钣金件主要是由铝合金薄板或带料经过冲压变形，弯折变弯、焊接或拼接等工艺加固后所制造而成的铝合金金属薄板，通过该工艺批量生产出的零件厚度基本相同，钣金件本身具有使用范围广、成本低、强度高并且能够实现大规模批量生产等优良性能。

　　在国内汽车产业和医疗器械等多个领域得到了广泛使用，例如在计算机机盒、手动电话中钣金件都已经是不可或缺的组成零件，随着钣金件的运用 更加普遍，设计钣金件成为了企业发展的重中之重。

　　在钣金件的批量生产过程中，要经历冲压，焊接等一系列的工业流程，在批量生产的过程中容易会使钣金件出现划纹、污斑等缺陷问题，针对钣金件表面的缺陷进行检测，传统的检测方法主要是采用人工目检法，检测的方式比较笨重，不能够对全部钣金件都进行检测，只能通过抽样检测部分的钣金件，这就导致了人工目检法很难检测全面，难以检测出有缺陷的钣金件，出现错检、漏检的情况，针对这种问题，亟待提出 一种低成本、 高效、 便捷的检测方法。

　　钣金件的常见缺陷有垫废料、起皱、拉毛、划痕、孔变形、孔未冲透、压痕、拉裂、毛刺、污斑等缺陷。

　　划痕和污斑是钣金件生产过程中出现次数相对较多的两类缺陷，本文将针对这两类缺陷进行分析检测。

　　（1）由于钣金件为金属表面，具有反光的特性，所以在拍摄过程中会造成局部图像特征不清晰，形成图像后缺陷不明显，影响检测的效果与精度。

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　　因此本项目对相机、镜头和光源组成的照明系统要求较高，合理的选择硬件设备对于检测的准确性尤为重要，高质量的图像有利于后续的检测。

　　（2）钣金件有很多的种类和样式，设计出 一套能够检测一般类缺陷的算法是整个系统最为关键的环节，由于光照的影响，同样的零件可能拍摄出的明暗不一。

　　所以设计的算法要对光照变化不敏感，相较于传统人工检测，该系统要做到不漏检、不误检，这对算法的设计有很高的要求。

　　由于钣金件缺陷检测是生产线上应用的一个实时检测系统，所以该系统具有较强的实时、快速性，因此需要非常大的图像数据量。

　　为了提高系统处理速度，除了采用比较高性能的硬件以外，还需要在软件运算方式和运算速度方面来考虑问题。

　　软件系统在接受到硬件系统所采集的图像后，对所获钣金件表面图像进行处理完成检测与缺陷分类。该过程中，图像处理关键步骤的图像及缺陷检测结果会实时显示在交互界面上，并保存至生产日志。与此同时，检测过程中，计时与计数信息同步更新，显示在交互界面上，并保存至生产日记。

　　国内做机器视觉系统的有很多，如何选择成为头疼的问题，今天重点为大家讲述选择机器视觉软件的几个关键点。

　　大部分的图像处理软件提供预处理算法，所以需要比较其提供的丰富程度，效率等。

　　简单直观的图形界面是易于使用和设置的关键。当今机器视觉产品的主要区别在于它们的图形界面。界面应根据“设置”和“操作”进行评估。

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　　该方法可靠性高、 可扩展性强，不仅降低了木板缺陷的漏检率和废品率， 还解决了生产现场环境恶劣、 工人操作危险和实时性差等问题。

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　　钣金件的表面缺陷多种多样，主要有划痕缺陷和污斑缺陷，划痕缺陷的灰度值较一般处的灰度值低， 且划痕缺陷的表面特征决定了其所在的区域梯度值较大，所以划痕缺陷满足低灰度值和高梯度值两个特征。

　　为了更好的对图像进行观察，将钣金件原图像与经过划痕检测后的图像进行对比，如图为划痕缺陷检测效果图。

　　钣金件的污斑缺陷通常为加工过程中混入杂质导致的表面污损现象，污斑缺陷通常非常明显，且与正常区域的灰度值差别较大，较划痕缺陷更容易进行检测。

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