通过量化人类视觉感知执行表面外观检测

话题:
作者:
Hubert Kostal, Ph.D.

如今,电子设备的消费者们都期待开箱看到完美无瑕的产品。有刮痕、压痕和其他瑕疵的产品可能会损害您的品牌声誉和未来业务。那么,您如何能够确保所交付的产品具有一致的视觉质量(即外观)? 

表面外观质量描述了人类(最重要的是产品购买者和用户)在智能手机、平板电脑或笔记本电脑等设备表面上可以看到的缺陷。“具体来说,它定义了抛光状态以及组件的边缘处理,无刮痕和凹痕。”1为了确保这些电子设备及其他消费类电子设备的质量,大多数制造商依靠人工检测员。人工质量检测员的一个关键优点在于他们是人类:因此他们能够发现并评估设备上作为顾客的(人类)最终用户可见的缺陷。然而,人工质量检测员的一个缺点在于,他们在检测过程中通常带有主观性,并且一天之中的不同时段以及不同检测员之间的检测结果可能不一致。此外,对于相同的检测细节,他们通常比自动化检测系统的速度慢。 

实现表面外观检测自动化

虽然传统机器视觉和计算机视觉系统解决了与人工检测员相关的速度和疲劳问题,但在识别可能会损害客户体验的细微缺陷方面,它们通常无法与人工检测员的视觉敏锐度相匹配。Radiant开发了一种基于亮度测量的全新表面检测方法,该方法可与传统视觉系统的优点相匹配,同时媲美甚至超越人工检测员的检测精度。此外,传统机器视觉检测系统的一个缺点在于它们不能有效地识别随机或非预期缺陷或者在非预期位置发生的缺陷。亮度测量型成像系统能够采集和评估设备的完整图像,甚至识别随机缺陷和不均匀区域。

另外,传统机器视觉检查系统的一个缺点是它们不能有效地发现随机或意外缺陷,或在意外位置发生的缺陷。基于测光的成像方法结合了相机系统和软件,以人类的方式“感知”表面美容缺陷,首先捕获具有与人类视觉能力相匹配的分辨率和动态范围的图像,然后应用反映人类感知的专用算法。这种视觉敏锐度使得基于测光的系统能够捕获和评估DUT的完整图像,以识别甚至随机缺陷和非均匀区域。  
 

 

Radiant的基于光度测定的成像系统捕获并精确测量表面缺陷,例如笔记本电脑外壳上的划痕。

最近,“深度学习”人工智能方法已经与机器视觉系统相结合,以提高这些系统适应和学习新缺陷类型的能力。然而,机器视觉系统仍然经常受到图像质量和它们可以检测到的查找细节水平的限制。由于Radiant相机系统提供的光度图像质量,这些相同的AI扩展也可用,效果更好。

Radiant解决方案(Radiant先进视觉产品组的一部分)提供高分辨率成像、高精度以及在生产线速度下检测和评估细微或随机缺陷的能力。Radiant的先进视觉系统将人类视觉的准确性和辨别力与机器视觉系统的自动化和数据采集优点相结合,提供功能强大的检测解决方案,帮助您确保“完美”的产品质量。

基于亮度测量的缺陷检测

亮度测量系统最初是为亮度和色度测量应用设计的。如今,它们通常用于测量照明装置(比如LED和汽车前照灯)和消费类电子设备的发光显示屏,以识别不均匀区域。成像亮度计还可用于测量非发光组件(比如表面),以检测缺陷并确定各种参数。举例来说,它们可以执行:

  • 对比度检测
  • 空间测量
  • 不均匀性检测
  • 图案匹配
  • 光学字符识别(OCR)
  • 最小可觉差异

表面检测照明

进行表面检测的一项挑战在于表面本身不发光,因此选择适合检测任务的照明对于准确执行缺陷检测至关重要。照明选项有很多,具体取决于所需的检测类型,举例来说,低角度图像照明最适合检测表面上的裂缝,结构化照明则有助于检测曲面上的细微缺陷。如果材料是透明的(比如玻璃),那么背光照明将是检测设置的一个必要组件。

 

 

根据被试件类型,需要采用不同类型的照明来执行各种表面外观检测任务。

表面外观检测应用

亮度测量型检测适用于检测多种类型的缺陷,包括污迹和刮痕等表面缺陷以及光洁度、标签和组件放置(称为“匹配度和光洁度”)等特征缺陷。理想情况下,为了确保效率和速度,您希望能够使用同一组图像进行多种类型的检测。亮度测量型系统可以同时检测光泽表面(比如显示屏玻璃或汽车中的仪表板)以及金属和塑料哑光表面。

从分析的角度来讲,我们可以设置照明和测量条件,以检测表面上的污迹和点缺陷以及反映表面均匀性变化的刮痕和凹痕。由于亮度测量系统经过专门设计,能够复制人类视觉,因此它们能够精确量化客户对各种表面和表面处理的视觉感知。例如,平板电脑的检测包括显示器的光泽表面和设备外壳的金属表面。我们可以检测以下任何元素中的缺陷:

商标和品牌元素缺陷

  • 标识质量
  • 标签存在性或放置
  • 蚀刻字符

 

显示器缺陷

  • 点缺陷
  • 污染
  • 指纹
  • 气泡

机电缺陷

  • 摄像头位置
  • 外壳或配件中的间隙
  • 端口/孔径

外壳缺陷

  • 指纹
  • 刮痕
  • 翘曲

 

 

平板电脑检测示例,包括光泽显示表面和金属外壳以及组件和商标元素。

Radiant的亮度测量型先进视觉成像系统的强大性在于用户可以使用单组图像同时检测多个元素,包括所有表面及表面匹配度和光洁度属性。如需了解更多相关信息,请阅读我们的“技术说明”:“量化人类视觉:使用亮度测量型成像系统进行表面外观检测”,或者访问我们的表面检测点缺陷检测网页。

 

 

 

 

引用文献:
1.    “Cosmetic Surface Quality – U.S. Military Specifications”,来自《光学规范》,Melles Griot
 

 

 

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