高光面产品瑕疵检测--LOGO的机器视觉检测

在工业中使用高光面材质加工一些平整度较高，且表面要求较高的工件，如logo，*设备中的导光板等产品，如下图为埃法智能科技有限公司为高光材质的LOGO瑕疵检测。

LOGO-原图
此类型的工样品本身是属于镜面反光，工件本身平整度高，且易粘黏油污、手印等
难点，问题点
反光问题：由于材质表面光洁度很高，已经形成一个高光镜面，光源即使在很弱的状态下，表面的反光也会有非常强的对比度，这种对比度会把表面本身的杂质、划痕、研磨痕等缺陷覆盖，使得视觉拍照无法检测出零件表面缺陷。
倒影问题：由于材质表面已经形成一个镜面，一般的光学镜头和光源的灯珠等都会在材质表面形成倒影，这个倒影会成像在最后的检测画面上,会严重影响材质表面的成像效果，造成检测无法进行。
问题解决：
采用远心同轴平面镜头，就可以解决彩图问题。后面我们在加上深度学习检测套件--ALFA，可以轻松、快捷且高效的做出检测。ALFA软件使用神经网络算法，模块化地解决机器视觉的各种问题。
利用ALFA缺陷检测模块工具的管理模式和ALFA分类模块的自动化检测与分类，将会使汽车行业的金属零部件检测变得非常简单。
首先需要收集大量的零部件检测图片作为学习样本库，其中包括正常品和残次品，每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多，学习效果越好，后续的检测也会越准确。
接下来ALFA软件通过图片样本库进行训练学习，并产生检测的参照模型，这个学习过程只需要不到10分钟，具体学习取决于电脑的硬件配置。
最后即可将ALFA用于实际的检测中

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