深度學(xué)習工業(yè)質(zhì)檢系列：表面缺陷檢測的現狀
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )2023年11月09日熱度：1
作為生產(chǎn)制造過(guò)程中必不可少的一步，表面缺陷檢測廣泛應用于各工業(yè)領(lǐng)域，包括3C、半導體及電子、汽車(chē)、化工、醫藥、輕工、軍工等行業(yè)，催生了眾多上下游企業(yè)。自20世紀開(kāi)始，表面缺陷檢測大致經(jīng)歷了三個(gè)階段，分別是人工目視法檢測、單一機電或光學(xué)技術(shù)檢測以及機器視覺(jué)檢測。
人工目視法起源最早，應用最廣，雖然人工智能及機器視覺(jué)等先進(jìn)檢測技術(shù)逐漸成熟，但依靠肉眼進(jìn)行缺陷檢測仍然占據較大的比重，并廣泛存在于中小企業(yè)中。據統計，當前80%以上的工業(yè)表面缺陷檢測仍依賴(lài)于人工檢測法，每天產(chǎn)品線(xiàn)上進(jìn)行人工檢測的工人數量超350萬(wàn)人。以富士康，伯恩光學(xué)等為代表的制造企業(yè)招聘大量的質(zhì)檢工人，采取流水線(xiàn)的形式進(jìn)行檢測。然而，隨著(zhù)人口紅利的消失，以及工作枯燥、自由度低、薪酬較少，愿意從事質(zhì)檢的越來(lái)越少，用工難問(wèn)題愈發(fā)凸顯。
從當前的發(fā)展趨勢來(lái)看，機器視覺(jué)等先進(jìn)檢測系統將逐漸取代人工，這主要是因為人工檢測法具有以下缺點(diǎn)：
勞動(dòng)強度大、檢測穩定性及一致性
人工檢測法需要工人處于固定工位上，用肉眼觀(guān)察產(chǎn)品來(lái)判斷有無(wú)缺陷。長(cháng)時(shí)間的檢測工作容易對人眼造成傷害，特別是在檢測玻璃、金屬等強烈反光的物體表面時(shí)。冶金、軌道交通、機械制造等行業(yè)內的缺陷檢測場(chǎng)景噪聲大、煙塵重、危險性高，長(cháng)期處于惡劣的工作環(huán)境對工人的身心健康造成惡劣影響。工人的情緒浮動(dòng)、技術(shù)水平、判斷標準、個(gè)體差異等因素影響，甚至無(wú)法保障同一批次產(chǎn)品的檢測穩定性和一致性，使得產(chǎn)品質(zhì)量上下浮動(dòng)，參差不齊。
自動(dòng)化程度低、生產(chǎn)效率低
由于工人的質(zhì)檢效率上限較低，同時(shí)人工成本又越來(lái)越高，企業(yè)為保障生產(chǎn)效率，一般采取抽樣檢測的策略。一批產(chǎn)品中隨機抽取少量產(chǎn)品來(lái)評估整批產(chǎn)品的質(zhì)量，其嚴格程度遠遠低于全面檢測。因此人工進(jìn)行缺陷檢測時(shí)容易陷入一種矛盾：質(zhì)量控制和生產(chǎn)效率二者不可兼得。這種矛盾在面料、帶鋼、薄膜等產(chǎn)品的表面缺陷檢測中尤為突出。這一類(lèi)產(chǎn)品多為高速連續性生產(chǎn)，當生產(chǎn)速度高于3m/s時(shí)，人眼便難以分辨出其中的缺陷。
招工難、用工難、培訓難、成本高
工作待遇低、工作時(shí)間長(cháng)、勞動(dòng)強度大等因此直接影響了招工的穩定性。越來(lái)越多年輕人寧愿去送外賣(mài)也不愿進(jìn)入工廠(chǎng)工作，使得缺陷檢測這種傳統的勞動(dòng)密集型崗位很難招聘到工人，培訓后的熟練工又存在人才流失嚴重等問(wèn)題。人口紅利消失的趨勢不可逆轉，用人成本不斷攀升，上線(xiàn)自動(dòng)化缺陷檢測系統已從“可選”轉向“必選”。
為了在不斷變化和競爭愈發(fā)激烈的市場(chǎng)中占據優(yōu)勢，企業(yè)既要不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量標準以滿(mǎn)足客戶(hù)需求，又要不斷提升生產(chǎn)線(xiàn)的效率以適應市場(chǎng)的快節奏。采用自動(dòng)化、智能化的表面缺陷檢測方法是兼顧質(zhì)量與效率的重要手段。實(shí)現自動(dòng)化的表面缺陷檢測系統存在以下技術(shù)難點(diǎn)：
缺陷本身帶來(lái)的技術(shù)難點(diǎn)
不同缺陷的種類(lèi)復雜以及同類(lèi)缺陷的差異較大，給檢測帶來(lái)了較大的難度。
不同缺陷的種類(lèi)復雜主要體現在三個(gè)方面。首先，類(lèi)兼差異大，工業(yè)品的外觀(guān)缺陷復雜多樣，不同類(lèi)別的缺陷之間形態(tài)特征可能差異極大，這種差異導致檢測算法的普適性不強，許多缺陷需單獨開(kāi)發(fā)檢測算法，開(kāi)發(fā)復雜度極高。其次，類(lèi)間模糊性大，類(lèi)間模糊是類(lèi)間差異大的另一極端，即不同類(lèi)別的缺陷的表觀(guān)特征具有一定的相似性，難以區分缺陷的種類(lèi)，也就無(wú)法準確判斷缺陷產(chǎn)生的原因，無(wú)法給產(chǎn)品準確定級。第三，背景復雜，在生產(chǎn)場(chǎng)景中難以將缺陷和背景完全分離，缺陷特征不明顯。
如圖下圖的帶鋼表面缺陷所示，同類(lèi)缺陷的差異較大是指針對同一類(lèi)別的缺陷而言，通常由于生產(chǎn)過(guò)程中光照條件、生產(chǎn)批次不同、設備狀態(tài)等因素的影響，同類(lèi)缺陷的大小、對比度和灰度值等表觀(guān)特征呈現較大的變化，缺陷特征并不服從同一分布。
檢測系統帶來(lái)的技術(shù)難點(diǎn)
表面缺陷檢測系統一般由機械運動(dòng)、電氣控制、視覺(jué)等各式傳感器組成，且系統傾向于定制化，難以跨領(lǐng)域批量復制。在設計檢測系統時(shí)，設計者除了要了解檢測系統本身以外，還需充分熟悉被檢測產(chǎn)品的特性以及產(chǎn)品的加工工藝，在此前提下才能夠提出可行、可靠的實(shí)施方案。
系統最終的檢測效果可能受到系統每一個(gè)環(huán)節的影響。以基于機器視覺(jué)技術(shù)的檢測系統為例，工件位置的一致性、打光的穩定性、相機及鏡頭的匹配度、檢測算法的有效性等都會(huì )直接影響圖像采集的質(zhì)量和檢測系統的應用性能，這需要機器、電氣、視覺(jué)、傳感等多套系統的配合。僅最基礎的打光就存在諸多難點(diǎn)，如哪些場(chǎng)景需要漫射光、散射光、直接照射、低角度照射或背光照射，如何在球面、弧面、內腔等不可展曲面的打光等等。
同時(shí)，高溫、高濕、粉塵等復雜惡劣外部環(huán)境也為檢測系統的集成和防護能力提出了較高的技術(shù)要求。系統開(kāi)發(fā)企業(yè)需研究表面缺陷檢測設備的系統集成技術(shù)，探索克服現場(chǎng)環(huán)境高溫、高濕的數據采集系統和具有抗外部干擾的系統防護技術(shù) 。
