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玻璃生產的工業化和規模化后，各種用途和各種性能的玻璃相繼問世。現代，玻璃已成為日常生活、生產和科學技術領域的重要材料，被廣泛用于建筑、日用、藝術、醫療、化學、電子、儀表、核工程等領域。
隨著現代工業自動化技術日趨成熟，越來越多的制造企業考慮如何采用機器視覺來幫助生產線實現檢查、測量和自動識別等功能，以提高效率并降低成本，實現生產效益最大化，視覺檢測也向玻璃行業的各類產品“發起”挑戰。
玻璃在成形時，由于生產材料及生產過程原因引入的，不可避免的在玻璃表面（含內部）出現氣泡和結石、黑點、斑點等缺陷。玻璃上的結石、砂粒因運輸過程中振動摩擦，會出現玻璃表面劃傷；隨著玻璃加工設計的多樣化，對玻璃的打孔、挖槽、磨邊的情形越來越多，受定位、手法、機器等因素影響，會出現劃痕、裂紋、缺損；受環境或操作原因，也會出現油污、水漬及其它臟污等污漬。常見的缺陷包括氣泡、結石、凹凸、劃傷和色斑等。開口泡和結石等缺陷會導致玻璃或組件存在爆片風險，所以這些缺陷的檢出尤其重要。傳統的玻璃檢測方法是依靠人眼來判斷玻璃表面各種問題，存在很大的局限性：2.人眼無法連續、穩定完成高強度重復性檢測工作，會產生疲勞，速度慢、效率低；3.主觀判斷受心情、思維、光照等影響，具有很大的不穩定性和非標準性。目前玻璃的尺寸向著超薄和大尺寸的方向發展，這樣就要求生產速度隨之提升，給人工檢測也帶來了很大的困難，此外開口泡和結石此類缺陷尺寸在小于0.5mm時，人工往往很難發現。人眼檢測已無法滿足現代企業高速、精確、實時的品檢要求，而人工成本不斷上漲給企業經營帶來壓力。以iPhone OEM工廠為例，生產過程中的外觀檢查耗費30%以上的人力，每年檢查人力成本高達48億元人民幣。然而，隨著中國平均工資增長率超過10%，低成本勞動力的日子已經一去不復返。降低人力成本已成為企業最重要、最迫切需要解決的問題。為了減輕昂貴的勞動力負擔，機器視覺替代人眼，采用智能圖像采集和圖像處理技術，檢測系統利用視覺處理算法，實現缺陷精確檢測，智能分類和分級，已成為一種行業趨勢。基于機器視覺技術的玻璃質量檢測：圖像獲取單元，LED紅光垂直入射待檢測玻璃后，若玻璃中存在缺陷，CCD相機的靶面檢測到不均勻的出射光，然后圖像采集卡對輸出的信號進行實時采集并將數字化處理后的圖像傳輸至計算機中，對缺陷圖像進行訓練和分類，最終達到玻璃智能檢測的目的。玻璃表面缺陷檢測系統硬件部分以計算機為控制中心，由光源、光學鏡頭、攝像機等硬件搭建而成。圖像的采集是機器視覺檢測系統首先要完成的工作，而圖像的采集需要足夠的光照，所以光源要提供足夠的光照條件，由工業攝像機完成圖像的采集工作，并將圖像通過高速串行線傳輸給計算機，計算機中的軟件結合強大的視覺庫完成對圖像的處理工作，判別出缺陷的形狀和種類。基于機器視覺檢測技術的玻璃表面缺陷檢測系統軟件部分主要依靠軟件平臺結合機器視覺庫完成玻璃缺陷圖像的濾波、邊緣檢測、特征提取以及分類的功能，軟件功能及界面可根據用戶要求進行定制開發，提高了玻璃表面缺陷檢測系統的精度和智能化水平。以下為4點基于深度學習的玻璃表面質量檢測關鍵技術：· 采用多通道高速頻閃成像技術，1個工位實現多種打光方式。2.?如何對缺陷進行分類，可以不同標準檢測影響程度不同的缺陷·?多模式融合/圖像特征提取及深度學習算法，有效區分開閉口泡，開口泡，結石，凹凸類缺陷。3. 針對光伏玻璃等玻璃，怎么樣才能更好的適應壓延棍差異導致的壓花差異針對MACBook LCD液晶屏進行污點劃痕質量檢測，替代原有人工檢測方式。采用線陣相機將LCD屏架設在運動平臺上，進行LCD屏質量檢測，判斷表面是否有異物\劃傷、異色、凸包、凹痕、針孔、毛邊、亮點等缺陷。當前有三種尺寸的透鏡，分別是直徑約為3.4cm的透鏡，直徑約為3.8cm的透鏡，直徑約為4.2cm的透鏡，分別對這三種尺寸透鏡進行檢測。檢測效果圖中，藍色代表污漬等有問題的區域（精度為0.39mm）；綠色代表透鏡缺損部分。檢測效率可達3秒/個，誤檢率低于0.1%。檢測材質也延展至：PS、ABS、PC、PMMA、PE、PO、PVC、PP、PBT、環氧樹脂等。
來源：機器視覺沙龍
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