行业背景
随着现代技术的快速发展 ， 越来越多的智能化设备应用于生产和制造环节中 。 其中 ， 机器视觉系统的应用在制造过程中使用的越来越广泛 。
在机器视觉系统中 ， 表面缺陷检测功能是应用最广泛的功能之一 ， 主要检测产品表面的各种信息 。 在现代工业自动化生产中 ， 连续批量生产的每个工序都有一定的不良品率 。 虽然这个比率本身是很小的 ， 但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶颈 ， 并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多 。
行业现状
传统的生产加工企业都是借助人眼进行表面缺陷检测 ， 由于人眼的主观性 ， 产品的缺陷检测若通过人眼目测来实现的话 ， 很难对产品的质量进行精确、稳定地检测 ， 同时生产效率会非常低 。
为此 ， 需要一种能快速有效检测缺陷的设备来替代人眼检测 。 与人眼相比 ， 机器视觉缺陷检测具有高速度、精确性、可重复性、长期工作的稳定性 。 将机器视觉技术应用在企业生产环节上上可在很大程度上提高产品质量及生产速度 。 以保证在生产过程中能够有效的剔除不良品 ， 提高产品的生产效率 ， 以及产品合格率 。
方案应用
产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种 ， 是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能 ， 从具体的实物进行图象的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用 。
产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分 ， 其检测的准确程度直接会影响产品最终的质量优劣 。 由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求 ， 而利用机器视觉检测很好地克服了这一点 ， 表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展 。
应用表面缺陷检测系统 ， 提高了检测的准确度和效率 。 那么 ， 在进行产品表面检测之前 ， 有几个步骤需要注意 。
① 要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析；
② 对采集过来的图像进行一步步分割处理 ， 使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类；
③ 在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域 ， 使得范围更加的准确和精确 。
通过以上的三步处理之后 ， 可以使产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认 。

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（缺陷检测算法流程）
使用表面缺陷检测系统 ， 其中能够检测的范围和内容包括：
① 表面检测：污点,划痕,浅坑,浅瘤,边缘缺陷,图案缺陷等 。
② 尺寸测量:内圈直径,外圈直径,偏心度,高度,厚度等 。 在快速 ， 准确 ， 有效地分析缺陷类型的基础上 ， 还克服了人眼的疲劳、准确性低、效率低等缺点 ， 提高了生产效率的同时也确保了产品质量 。

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表面缺陷检测系统具有高速度、精确性、可重复性、长期工作的稳定性 。 利用表面缺陷检测系统能够显著提高产品质量及生产速度 。 以保证在生产过程中能够有效的剔除不良品 ， 从而提高企业的生产效率和产品合格率 。
产品应用导入

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特控IPC-H610工控机
在表面缺陷检测系统中的应用具有以下优势：
- 机身采用全金属材质和加厚SGG镀锌钢板坚如磐石 ， 内部结构经研发部数百次调整最优结构化方案 ， 支持通电开机/远程唤醒 ， 便于用户行业的管理使用；