文献类型：期刊文章

作　　者：卢荣胜[1] 吴昂[1,2] 张腾达[1] 王永红[1]

Lu Rongsheng;Wu Ang;Zhang Tengda;Wang Yonghong(Schoot of Instrument Science and Opto-Etectronics Engineering,Hefei University of Technology,Hefei,Anhui 230009,China;College of Mechanical and Electrical Engineering,Henan Agricultural University,Zhengzhou,Henan 450002,China)

机构地区：[1]合肥工业大学仪器科学与光电工程学院,安徽合肥230009 [2]河南农业大学机电工程学院,河南郑州450002

出　　处：《光学学报》

基　　金：国家重大科学仪器开发与应用专项(2013YQ220749);国家重点研发计划(2016YFF0101803)

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：8

起止页码：15-50

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以智能制造业表面缺陷在线自动检测为应用背景,系统地综述了自动光学(视觉)检测(以下统称自动光学检测,AOI)技术。内容涉及AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等。对AOI系统集成中的关键技术,如视觉照明技术、大视场高速成像技术、分布式高速图像处理技术、精密传输和定位技术和网络化控制技术等进行了概述;对表面缺陷AOI主要光学成像方法的基本光学原理、功能和应用场合进行了总结;对表面缺陷检测中的图像处理、缺陷几何特征定义、特征识别与分类算法进行了系统阐述,重点介绍了周期纹理表面缺陷图像中的纹理背景去除方法,复杂和随机纹理表面缺陷的深度学习检测、识别与分类方法。

关 键 词：机器视觉 表面缺陷  自动光学检测 视觉检测 图像处理 分类  

分 类 号：TP74]