在工业生产当中，垫圈作为不可缺少的零部件，其质量径直关乎整个产品的性能与安全性。不过垫圈的外观缺陷检测始终是一个让人颇为烦恼的问题。今天我们便来谈谈怎样借助先进的机器视觉技术，达成垫圈缺陷的视觉检测。
垫圈外观缺陷检测-裂纹
垫圈外观缺陷检测-夹渣
垫圈虽小，但其外观缺陷却不容小觑。常见的缺陷如裂纹、夹渣等，不仅影响垫圈的机械性能，还可能对整个产品的使用寿命构成潜在威胁。传统的检测方法不仅效率低下，而且容易遗漏缺陷，无法满足现代工业生产对质量的高要求。
为了解决这一难题，我们引入了机器视觉技术。机器视觉，是一种利用计算机以及图像处理技术来模拟人类视觉功能的先进技术。通过机器视觉系统，我们可以对垫圈进行快速且准确的外观缺陷检测。
在构建机器视觉检测平台时，硬件选型至关重要。以下是我们针对垫圈缺陷检测所选择的硬件配置：
机器视觉光源：由于垫圈本身比较平整，我们采用了同轴光照明来突出其表面缺陷。因此通常在这个时候为了应对边缘位置的崩边等缺陷，工程师还准备了低角度的环形光源照明方案，在必要时，可以组合使用多种光源以达到最佳照明效果。
工业相机：选择了分辨率较高的工业相机，可确保图像清晰度极其出色，进而能更高效地捕捉垫圈表面的细微缺陷。
工业镜头：高品质的工业镜头对于图像质量的提升作用非常明显，需要仔细挑选了一些适用于垫圈检测的镜头，不但可以保证图像不会发生形变，而且细节也能看得清清楚楚。
图像处理算法：在图像处理算法这一方面，我们将多种算法进行了结合，以实现对垫圈缺陷的精准识别。第一个找圆算法，它被用于确定垫圈的位置以及形状；第二个坐标系跟随算法，是用于跟踪垫圈在图像当中的移动轨迹；第三个粒子分析算法，用来检测垫圈表面的微小颗粒或者裂纹；最后是纹理分析算法，则是用于识别垫圈表面的异常纹理。
机器视觉项目的实现难度与解决方案
机器视觉项目的实现难度通常较高，尤其是在面对复杂多变的工业环境时。然而，对于垫圈缺陷检测这一应用来说，由于其产品形状规则、缺陷特征明显，因此实现起来相对较为容易。我们建议使用较为成熟的机器视觉库来开发检测算法，同时，也可以考虑使用深度学习算法来进一步提升检测效率和准确性。深度学习模型能够自动学习图像特征并根据这些特征进行分类和识别，对于检测垫圈表面的明显缺陷具有显著优势。
