光学筛选机表面缺陷检测
表面缺陷是指产品外表局部物理或化学性质与其他区域有较大差别，对产品外观、功能造成巨大影响的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。
光学筛选机检测产品表面缺陷的原理：机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特***息，然后根据特***息进行表面缺陷的***、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。光学筛选机主要包括上料系统、光源系统、图像获取系统、图像处理系统、机械动作系统、数据统计管理系统等。
机器视觉检测技术的核心—图像处理技术
图像预处理：对于采集到的数字化的现场图像，由于受到设备和环境因素的影响，往往会受到不同程度的干扰，如噪声、几何形变、彩色失调等，都会妨碍接下来的处理环节。为此，必须对采集图像进行预处理。常见的预处理包括噪声消除、几何校正、直方图均衡等处理。通常使用时域或频域滤波的方法来去除图像中的噪声；采用几何变换的办法来校正图像的几何失真；采用直方图均衡、同态滤波等方法来减轻图像的彩色偏离。总之，通过这一系列的图像预处理技术，对采集图像进行“加工”，为体机器视觉应用提供“更好”、“更有用”的图像。
