玻璃表面缺陷检测系统

表面检测, 精确的缺陷分类创视mvc-表面缺陷检测系统易用的工具软件，方便的参数设置高质量，高效率，低成本创视mvc-表面缺陷检测系统可以为产品在线生产提供一整套解决方案。

模块化的设计可以针对被检产品的材料宽度，生产速度及缺陷大小(分辨率)等特征进行不同的设置。

新一代高度整合的智能相机内建高速处理单元，可以确保高速、准确地检测产品上所有缺陷。

精确的缺陷分类mvc智能分类引擎可以根据缺陷类别中极其细微的差异进行准确分类。

通过使用提取出的上百种特种，结合独特的图像处理技术，可以容易地训练分类引擎，并对检测到的不同缺陷实现可靠分类。

mvc先进的缺陷分类功能极大地加强了产品分级、工艺改善及全程质量监控。

缺陷库下图是创视mvc-表面缺陷检测系统可以检测出的部分缺陷示例。

.请注意:所有的缺陷示例图片都是在视觉上被加强，以便于人类肉眼可以直观看到这些缺陷.涂层卷薄膜金属无纺布纸玻璃表面缺陷检测系统特点智能分类采用人工智能技术，可对用户定义的缺陷类别进行自学习，实现准确自动分类。

SQL数据库包含缺陷图像以及缺陷位置等所有缺陷特征的综合性缺陷数据库。

自动存档根据用户设定，将缺陷数据自动传输到外部设备或系统。

多样化报表以表格和图形的方式对检测结果和统计数据提供标准和定制的报表。

趋势分析自动监控周期性缺陷，并对生产质量状况做趋势分析。

匀整度分析以图形方式显示产品匀整度变化。

缺陷密度分析根据用户对缺陷分布点的指定标准进行缺陷的自动监控。

卷材分级根据用户定义的质量标准，自动对产品精确分级。

自定义I/O接口可定义警报、打标、换卷、断带、启停等输入输出信号。

多语言用户界面英语, 德语, 日语、韩语、中文等工厂接口基于Windows的开放式体系可以通过OPC、TCP/IP、SQL查询、以太网或自定义数字接口与其他系统和设备无缝连接。

远程访问通过互联网的远程访问对系统进行维护和软件升级。

技术支持24×7小时网络及热线电话支持无锡创视新科技有限公司国内领先的机器视觉检测方案提供商，主要有：带钢针孔检测系统、薄膜表面缺陷检测、金属表面缺陷检测、纸张表面缺陷检测、玻璃表面瑕疵检测、铝箔针孔检测仪、无纺布表面缺陷检测等。

中国矿业大学科研创新论文玻璃缺陷在线检测系统设计姓名：连清学号：03101257专业：测控技术与仪器导师：刘万里摘要传统的玻璃质量检测主要采用人工检测的方法。

人工检测不仅工作量大，而且易受检测人员主观因素的影响，容易对玻璃表面缺陷造成漏检，尤其是变形较小、畸变不大的夹杂缺陷漏检，极大降低了玻璃的表面质量，从而不能够保证检测的效率与精度u。

目前，玻璃缺陷检测系统主要是利用激光检测和摩尔干涉原理的方法。

激光检测易受到外界干扰，影响检测精度。

摩尔干涉原理由于光栅内的莫尔条纹比较细，为保证莫尔条纹有很强的对比度便于计算机进行分析处理，就必须要求光栅有很高的明暗对比度，通过复杂计算机图形处理技术对干涉图形进行处理，占用大量的检测时间，检测周期非常缓慢而在实际检验中并无实用效果。

近年来，迅速发展的以图像处理技术为基础的机器视觉技术恰恰可以解决这一问题。

机器视觉主要是采用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

本文介绍的玻璃表面缺陷检测系统采用机器视觉技术，完成对玻璃缺陷的提取、识别，为玻璃分级打标提供信息，满足玻璃表面缺陷检测的要求。

关键字：玻璃表面检测；图像处理；系统设计目录1、玻璃缺陷在线检测系统设计课题的提出 (4)1.1课题研究的背景 (4)1.2课题研究的意义及目的 (5)2、国内外玻璃缺陷在线检测系统的研究现状 (5)3、测量系统的简要介绍 (7)3.1检测系统的基本结构 (7)3.2检测系统原理 (8)3.3玻璃表面缺陷图像的处理（简介） (9)4、系统设计中重要的检测参数和部分要求 (9)5、课题研究的步骤及各阶段完成目标 (10)相关文献 (11)1、玻璃缺陷在线检测系统设计课题的提出1.1课题研究的背景玻璃在生产过程中，会产生各种各样的缺陷，比如:气泡、条纹和结石。

这些缺陷都会影响玻璃的外观质量，降低玻璃的透光性、机械强度和热稳定性，造成大量的废品和次品。

玻璃缺陷在线检测系统设计玻璃制造过程中的缺陷会对产品质量产生重大影响，因此在玻璃制造过程中对缺陷进行在线检测是非常重要的。

本文将针对玻璃缺陷在线检测系统进行设计，以确保产品质量，并提高生产效率。

1.系统概述2.系统架构-图像采集模块：该模块用于采集玻璃表面图像，并将图像传输给图像处理模块。

可以采用相机等设备进行实时采集，也可以采用图像数据库进行离线处理。

-图像处理模块：该模块对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、边缘检测等操作，以提高缺陷的检测效果。

-缺陷检测模块：该模块通过对预处理后的图像进行特征提取和分类，来判断图像中是否存在缺陷。

可以采用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）等进行缺陷检测。

-结果显示模块：该模块将缺陷检测的结果以图像或文字形式显示给操作员或自动控制系统。

显示结果可以包括缺陷位置、缺陷类型、缺陷严重程度等信息。

3.系统工作流程-图像采集：系统通过图像采集模块实时或离线地采集玻璃表面图像。

-图像预处理：采集到的图像经过图像处理模块进行预处理，包括去噪、增强和边缘检测等操作，以提高缺陷的检测效果。

-特征提取：预处理后的图像通过特征提取算法提取关键特征，如纹理特征、形状特征等，以用于缺陷分类。

-缺陷分类：特征提取后的图像通过机器学习算法进行缺陷分类，判断图像中是否存在缺陷，并确定缺陷类型和严重程度。

-结果显示：缺陷检测的结果通过结果显示模块以图像或文字形式显示给操作员或自动控制系统，以便及时采取相应的措施。

4.系统优化为了提高检测系统的性能和可靠性，可以考虑以下优化：-算法优化：针对不同类型的玻璃缺陷，设计和优化合适的特征提取算法和机器学习算法，以提高检测的准确性和效率。

-数据集构建：采集一定数量和多样性的玻璃缺陷图像，并标注缺陷位置和类型，构建起合适的训练数据集，以提高缺陷检测的泛化能力。

-实时性要求：对于需要实时监测的生产线，系统需要具备高速图像处理和缺陷检测的能力，保证检测结果的实时性。

基于偏振成像的玻璃表面缺陷检测
郑钰钰;王艳红;武京治
【期刊名称】《舰船电子工程》
【年(卷),期】2024(44)1
【摘要】针对生物载玻片表面划痕缺陷检测的问题,提出了一种采用偏振成像的检测方法。

构建基于偏振相机的成像光学系统,获取玻璃表面图像,采用中值滤波和图像增强进行图像去噪和增强,采用合适图像分割算法对其中缺陷特征进行分割处理,识别缺陷。

实验研究了不同偏振角度对缺陷检测效果的影响,并与非偏振光成像检测进行了对比分析。

结果表明,与传统非偏振成像相比,采用偏振光成像检测,有效地避免了局部过曝光现象,获得低对比度划痕缺陷特征,识别同背景下传统成像无法检测的表面划痕,提高检测效率和准确度。

该方法也可推广到玻璃表面划痕缺陷的视觉检测中。

【总页数】5页(P129-132)
【作者】郑钰钰;王艳红;武京治
【作者单位】中北大学仪器与电子学院
【正文语种】中文
【中图分类】TD752
【相关文献】
1.基于主动偏振光的潜指纹偏振成像检测方法研究
2.基于稀疏成像与机器视觉的金属材料次表面缺陷检测方法
3.基于无人机成像的烟囱表面缺陷检测技术研究
4.基
于YOLO v5的带涂层钢结构亚表面缺陷脉冲涡流热成像智能检测5.基于全景成像的斜拉桥拉索表面缺陷检测研究
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玻璃片缺陷视觉检测1.玻璃缺陷特征玻璃片生产过程中，常见的缺陷有：气泡、划痕、结石、夹杂物，翘曲等。

各类缺陷的主要特点分：(1)气泡，该类缺陷是由于玻璃生产材料含有气体、外界环境气泡、金属铁丝等引起，主要特点为整体轮廓近似于圆形、线形、中空、具有光透射性等。

(2)结石，由于其热胀系数和外界环境热胀系数的差异，该类缺陷严重影响玻璃质量。

主要分为：原材料结石、耐火材料结石以及玻璃析晶结石等。

(3)夹锡，夹锡主要分为粘锡和锡结石，其特点是呈暗黑色、具有光吸收性。

(4)划伤，该缺陷主要是玻璃原板与硬质介质间的相互摩擦产生，外表呈线性。

(5)表面裂纹及线道，其特点表面呈线性。

具体的缺陷图如图1-1所示：（a）无缺陷玻璃图像（b）含气泡玻璃图像（c）含结石玻璃图像（d）含裂纹玻璃图像（e）含夹杂物的玻璃图像（f）划痕的玻璃图像图 1-1 玻璃典型缺陷图像2玻璃缺陷视觉监测系统工作原理2.1 玻璃缺陷视觉检测原理玻璃生产过程大体可分为：原料加工、备制配合料、熔化和澄清、冷却和成型及切裁等。

在各生产过程中，由于制造工艺、人为等因素，在玻璃原板的生产任一过程中都有可能产生缺陷，根据玻璃现行标准中的规定，玻璃常见的缺陷主要包括：气泡、粘锡、划伤、夹杂等。

无缺陷的玻璃其特点是质地均匀、表面光洁且透明。

玻璃质量缺陷检测是采用先进的CCD 成像技术和智能光源。

系统照明采用背光式照明，其原理如图2-1所示，即在玻璃的背面放置光源,光线经待检玻璃，透射进入摄像头[1]。

图 2-1 检测原理图示意图光线垂直入射玻璃后，当玻璃中没有杂质时如图2-2(a)所示，出射的方向不会发生改变，CCD 摄像机的靶面探测到的光也是均匀的；当玻璃中含有杂质时，出射的光线会发生变化，CCD 摄像机的靶面探测到的光也要随之改变。

玻璃中含有的缺陷主要分为两种：一是光吸收型（如沙粒，夹锡等夹杂物）如图2-2(b)所示，光透射玻璃时，该缺陷位置的光会变弱，CCD 摄像机的靶面上探测到的光比周围的光要弱;二是光透射型（如裂纹，气泡等）如图2-2(c)所示，光线在该缺陷位置发生了折射，光的强度比周围的要大，因而CCD 摄像机的靶面上探测到的光也相应增强。

基于机器视觉的玻璃检测系统设计玻璃由于具有透明的特性，使其在生活中的应用越来越广泛，如建筑、汽车玻璃、日用品等。

由于玻璃制品的表面质量对产品外观的影响很大，因此玻璃表面缺陷检测是一项非常重要的工作。

传统的玻璃表面检测方法采用人工的方法，需要大量的人力投入，耗时耗力，而且检测结果的准确性也存在一定的局限性。

因此，基于机器视觉的玻璃检测系统的研究意义重大。

基于机器视觉的玻璃检测系统是指利用计算机和相应的软硬件设备来检测玻璃表面的质量状况。

该系统主要由摄像机、光源、图像处理器和计算机控制系统组成。

其主要工作原理是利用摄像机对检测物体的外观特征进行获取，然后对这些数据进行计算和分析，从而得到物体表面的缺陷信息。

在设计基于机器视觉的玻璃检测系统时，需要考虑一系列的因素。

首先，需要选择合适的摄像机和光源。

由于玻璃表面具有很强的反射性和折射性，因此需要选择相应的摄像机和光源。

其次，需要进行图像的采集和处理。

图像处理过程中需要进行分割、特征提取、分类等步骤。

最后，需要通过计算机控制系统来实现对检测结果的输出和控制。

在图像采集过程中，需要考虑多种因素。

首先是角度和距离的选择。

角度和距离的选择会影响图像的清晰度和获取的信息量。

其次是摄像机的分辨率。

摄像机的分辨率会影响图像的清晰度和准确度。

最后是光源的选择。

合适的光源可以提高图像的质量，同时也可以减少噪点。

在图像处理过程中，主要是对图像进行分割、特征提取和分类。

分割是指将图像中的对像与背景分开，提取出有用信息。

而特征提取是指对分割后的图像进行数学处理，从而提取出有用信息，如玻璃表面的缺陷、均匀度等。

分类则是将提取的特征进行处理和归类，进而得出玻璃的质量状况。

在计算机控制系统中，主要包括数据的存储与处理、控制结果的输出等功能。

需要采用高效的控制算法和可靠的控制系统，以实现对检测结果的准确性和实时性的要求。

同时，还需要考虑可扩展性和稳定性的问题，以便在后期的系统升级中进行扩展和优化。

ISRA VISION针对太阳能玻璃开发的光学检测解决方案光伏和太阳能玻璃工业现在有了多功能的一体化检测系统POWERSCAN和新的Floatscan-PATTERN系统,这是光学玻璃表面检测的创新性解决方案。

这两种系统为太阳能玻璃质量控制建立了新的标准。

POWERSCAN在全世界范围的玻璃检测领域已经证明了其价值，它具有高度灵活性，可以100%检测当前及未来的所有尺寸的玻璃，它提供了最高的分辨率和速度。

在薄膜太阳能技术领域，它是最佳的光学检测工具。

Floatscan-PATTERN为压花玻璃（保护玻璃）提供了全面的、安全的和投资效益高的检测方式。

由于其出色的设计，它可以在检测所有缺陷的同时对其可靠地分类。

这当然包括了检测封闭泡和开口泡 –这种以前“不可见”的缺陷现在也无法遁形了。

在欧洲和亚洲已成功运行的设备都证明了这一点。

由玻璃领域的全球创新者和市场领先者在市场上为所有应用领域提供了最新的、先进的技术。

这就是为什么在太阳能和光伏工业的生产工艺质量控制和工艺优化方面，用户会选择ISRAVISION作为供应商。

其他公司无法提供如此全面的解决方案，这包括了：太阳能电池和晶片检测位置、尺寸、边、完整性、颜色和压花薄膜太阳能电池 CIS/CIGS/CSG/CdTe：检测镀膜、结构、边、典型玻璃缺陷、压花和划痕太阳能电池模块检测完整性、位置、尺寸、形状和玻璃缺陷曲面玻璃/曲面镜三维形状的视觉检测保护玻璃检测玻璃中的缺陷、边和尺寸图1 太阳能压花玻璃的光学检测系统可以快速和高分辨率地检测玻璃和模块今天和未来的各种尺寸。

由于模块系统可以容易地集成到生产的不同阶段，每位客户都可以得到针对其具体要求的特定解决方案。

对任何生产阶段的无缝检测ISRA的光伏和太阳能玻璃工业的高性能产品线的最新产品是创新性的检测技术POWERSCAN，它为工业制造建立了新的质量控制和工艺优化标准。

作为世界上唯一的此类系统，全自动的视觉在线系统检测太阳能玻璃工艺的每一个阶段，不仅可检测表面缺陷、镀膜和边，而且还能可靠地发现任何形状缺陷。

玻璃表面缺陷检测系统原理玻璃是一种常见的建筑材料，广泛应用于建筑、汽车、家电等领域。

然而，由于制造过程中的各种原因，玻璃表面可能会出现各种缺陷，如划痕、气泡、脱附等。

这些缺陷不仅影响玻璃的美观度，还可能降低其强度和耐久性。

因此，开发一种高效、准确的玻璃表面缺陷检测系统对于保证产品质量和提高生产效率至关重要。

玻璃表面缺陷检测系统的原理是基于图像处理和机器视觉技术。

首先，将待检测的玻璃放置在特定的检测平台上，并通过传感器获取玻璃表面的图像。

然后，利用图像处理算法对图像进行预处理，去除噪声和背景干扰，增强图像的对比度和清晰度，以便更好地识别缺陷。

在预处理完成后，接下来是缺陷的检测和分类。

通常，玻璃表面的缺陷可以分为几个主要类别，如划痕、气泡、脱附等。

针对不同的缺陷类型，需要设计相应的检测算法和模型。

例如，对于划痕缺陷，可以利用边缘检测算法和形态学处理方法来提取划痕的轮廓和边界信息；对于气泡缺陷，可以利用图像分割算法和形状特征提取方法来检测和定位气泡的位置和大小。

在检测和分类完成后，系统还需要进行缺陷的评估和判定。

这一步骤通常涉及到特征提取和模式识别技术。

通过提取缺陷区域的纹理、颜色、形状等特征，并利用机器学习算法训练分类模型，可以对缺陷进行定量评估和判定。

例如，可以利用支持向量机（SVM）算法对不同类型的缺陷进行分类，并给出缺陷的严重程度和优先级。

玻璃表面缺陷检测系统还需要提供可视化的结果和报告。

通过将检测结果以图像、表格或报告的形式呈现给操作人员，可以帮助他们直观地了解玻璃表面的缺陷情况，并及时采取相应的措施进行修复或处理。

此外，系统还可以将检测结果保存和记录，用于质量追溯和生产过程的改进。

玻璃表面缺陷检测系统是基于图像处理和机器视觉技术的一种高效、准确的自动检测方法。

通过对玻璃表面图像的处理、缺陷的检测和分类、缺陷的评估和判定，以及结果的可视化呈现，可以实现对玻璃表面缺陷的快速、准确的检测和分析，提高产品质量和生产效率，为各行业的玻璃应用提供可靠的质量保证。

机器视觉系统检测玻璃表面缺陷的原理是什么玻璃在成形时，由于受到工艺的影响，不可避免的会出现气泡和结石等瑕疵。

由于玻璃的幅宽一般比较大而瑕疵大多数比较小，并且玻璃在压延时一般是连续的。

这就给人工检测带来了极大的困难。

近年来以图像处理技术为基础的机器视觉技术恰恰可以解决这一问题，机器视觉主要是采用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理，并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

那么维视图像为您介绍玻璃表面检测系统是如何运作的，他的结构和原理是什么。

检测系统的基本结构基于机器视觉的玻璃表面缺陷检测系统包括图像采集部分、图像处理、输入输出部分、智能控制及机械执行等几个部分构成。

起具体工作过程为：讲待见玻璃置于尽可能均匀照明的可控背景前（可采用维视图像背光源BL100R），智能控制系统给图像获取模块发出控制信号，摄像机获取到的玻璃表面缺陷图像经过图像采集卡把图像数据采集到计算机内存，利用研制开发的玻璃表面缺陷图像处理鱼测量软件，实现对玻璃表面缺陷的检测，最后通过输出设备输出检测结果。

系统检测原理玻璃表面缺陷检测是采用先进的CCD成像技术和智能光源。

系统采用背光式照明，即在玻璃背面放置背光源，光线经待检测玻璃透射进入摄像头。

光线垂直摄入玻璃后，当玻璃中没有杂质时，出射的方向不会放生改变，CCD摄像机的靶面探测到的光也是均匀的；当玻璃中含有杂质时，出射的光线会发生变化，CCD摄像机的靶面探测到的光也要随之改变。

玻璃种含有的缺陷主要分为两种：一是光吸收型（例如沙粒，夹锡夹杂物），光透射玻璃时，该缺陷位置的光会变弱，CCD摄像机的靶面上探测到的光比周围的光要弱；二是透射型（如裂纹，气泡等），光线在该缺陷位置发生了折射，光的强度比周围要大，因而CCD摄像机的靶面上探测到的光也相应增强。

经玻璃表面缺陷图像处理后与人工检测相比较，机器视觉检测系统检测精度高，连续性好评价客观。

PCB基板玻璃表面缺陷检测设备控制系统设计
李小敏;陈铸;李恒;白一睿;方辉
【期刊名称】《现代制造工程》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】介绍了PCB基板玻璃表面缺陷检测设备PLC控制系统的硬件结构、软件设计和通信。

该系统以三菱FX3U系列PLC为下位机,通过串口实现与工控机的通信,通信协议为用户自定义协议。

根据PCB基板玻璃表面缺陷检测设备的工作原理及工作流程,进行了控制系统硬件设计和端口分配、软件编程、通信协议编写及通信连接,实现了设备的各项控制功能,具有高效可靠、自动化作业和对人力要求低等特点。

该系统已在所设计的PCB基板玻璃表面缺陷检测设备现场测试中取得检测效率为70秒/片的良好效果。

【总页数】5页(P124-128)
【作者】李小敏;陈铸;李恒;白一睿;方辉
【作者单位】四川大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP27
【相关文献】
1.液晶玻璃基板表面及内部缺陷检测设备光学原理
2.液晶玻璃基板缺陷在线检测系统设计
3.TFT-LCD基板玻璃断板检测系统设计及应用
4.机器视觉技术在玻璃基板缺陷检测设备中的应用
5.机器视觉技术在玻璃基板缺陷检测设备中的应用
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