基于深度學習（AI人工智能）技術的機器視覺外觀檢測系統-GalileoX軟體介紹

制造業是中國工業化的源頭，是實作現代化的主力軍，在中國每天都要生産大量的工業産品。随着生活品質的提高，對産品品質的要求越來越高，除要求滿足使用性能外，還要有良好的外觀，即良好的表面品質。不同産品的表面缺陷有着不同的定義和類型，如金屬表面的劃痕、斑點、孔洞，紙張表面的色差、壓痕，玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點，等等。表面缺陷不僅影響産品的美觀和舒适度，而且一般也會對其使用性能帶來不良影響，是以生産企業對産品的表面缺陷檢測非常重視，以便及時發現，進而有效控制産品品質，進而杜絕或減少缺陷品的産生等。

機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需資訊或用于控制機器人運動的裝置。

機器視覺是一種無任何接觸、無任何損傷的自動檢測技術，是實作裝置自動化生産、智能化生産和帶有精密控制的有效方式，具有安全可靠、應範廣泛、工作換将要求低可在惡劣環境工作、可不間斷連續工作、效率高等突出特點。機器視覺檢測系統通過光源和圖像傳感器(工業相機)擷取産品的表面圖像，利用圖像處理算法提取圖像的特征資訊，然後根據特征資訊對表面缺陷的定位、識别、分類等判定與統計，同時将資料存儲、輸出、查詢等相應的操作。

機器視覺表面缺陷檢測系統主要組成包括：圖像接收擷取子產品、圖像預處理子產品、圖像檢測分析子產品、資料存儲管理口子產品。在光源的照明下，通過光學鏡頭将産品表面成像于相機傳感器上，光源直接影響到圖像的品質，其作用是克服環境光幹擾，保證圖像的穩定性，獲得對比度盡可能高的圖像。

機器視覺表面缺陷檢測系統在圖像預處理子產品中，主要對圖像去噪、增強、複原、缺陷的檢測和目标分割。由于現場環境、工業相機成像差異、圖像傳輸損耗等産生圖像噪聲，這些噪聲降低了圖像的品質，對圖像預處理和分析帶來影響，要對圖像進行預處理降低噪聲幹擾。

機器視覺圖像分析子產品主要涉及圖像的特征識别、特征提取、特征分類。特征提取是從圖像的每個像素中識别目标特性區域，把不同分類間的差異區分，提高識别率。表面缺陷檢測提取的特征包含：紋理紋路走向類特征、各類帶有形狀的特征、顔色值特征、變形系數特征等，将提取的特征資訊融合區分不同類型的缺陷。

機器視覺應用在工業檢測、包裝印刷、食品工業、航空航天、生物醫學工程、軍事科技、智能交通、文字識别等領域。工業檢測領域是機器視覺應用中比重最大的領域，主要用于産品品質檢測、産品分類、産品包裝等，如：電子元器件檢測、産品組裝環節檢測、産品分類識别、産品定位檢測、印刷品檢測、瓶蓋檢測、玻璃、煙草、汽車牌照、二維碼、條碼等識别。表面品質檢測系統是工業檢測的極其重要的組成部分，機器視覺表面缺陷檢測在許多行業開始應用，包含金屬、玻璃、印刷、電子、紡織品、零件、水果、木材、瓷磚、鋼軌等多種工業及民生行業的生産、加工、包裝等工序。

關于需要深度學習表面外觀檢測軟體算法，訓練平台。彭先生13175303043（微信pengxu678）