缺陷检测,是各行业产品质量管理体系中的重要一环,也是产品在正式投入市场应用前最后一道屏障。由于产品可能出现的品质问题多种多样,没有统一的衡量标准,所以一直以来,产品质检都是依靠人工来完成。可以说,产品最终的交付质量很大程度上取决于质检员的工作经验。而完全依靠人工来实现,又面临着效率低下、成本日益增加的问题。如何在保证产品质量的基础上,提升质检效率、降低成本是每一家制造企业长期追求的目标之一。得益于机器视觉的不断发展和成熟,越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中,大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑,而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素,都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。
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