机器视觉之缺陷检测

 成都新西旺科技在机器视觉缺陷检测技术领域（尤其是线扫描系统）具备丰富的工程经验，在精密结构、运动控制、模式识别、特征搜索、并行计算加速等方面具有深厚的技术沉淀。以下是缺陷检测系统的案例：

1.基于颜色特征的缺陷检查

主要对被测物表面的色彩特征，基于RGB、YCbCr、HSI等多种色彩空间的向量特征进行统计学处理，采用模式分类、特征学习等多种方法，将缺陷特征与正常特征相区别，判定和识别缺陷位置。主要应用于印刷包装、PCB制造、医疗设备等领域。

2. 基于几何特征的缺陷检查

主要针对产品的几何形状特征，结合CAD等已知特征信息，对产品的相对应区域进行噪声处理以及特征的提取、拟合、参数提取，然后与设计特征比较，对偏离值超出设定值的区域位置进行判定。

3. 基于纹理、Blob等统计特征的缺陷检查

针对产品的表面灰度分布特征进行统计，采用高阶统计因子、边缘检测算子等方法将缺陷点与背景进行分离，快速识别缺陷位置。