光检测将开启锂电池外观缺陷检测的新时代

在产品制造过程中，由于外观缺陷检测各种原因，零部件不可避免的会产生多种缺陷，如印制电路板上出现孔错位、划伤、断路、短路、污染等缺陷，液晶面板的基板玻璃和滤光片表面含有针孔、划痕、颗粒、mura等缺陷，带钢表面产生裂纹、辊印、孔洞、麻点等缺陷，这些缺陷不仅影响产品的性能，严重时甚至会危害到生命安全，对用户造成巨大经济损失。

传统外观缺陷检测方法为人工目视检测法，目前在手机、平板显示、太阳能、锂电池等诸多行业，仍然有大量的产业工人从事这项工作。这种人工视觉外观缺陷检测方法需要在强光照明条件下进行，不仅对检测人员的眼睛伤害很大，且存在主观性强、人眼空间和时间分辨率有限、检测不确定性大、易产生歧义、效率低下等缺点，已很难满足现代工业高速、高分辨率的检测要求。

随着电子技术、图像传感技术和计算机技术的快速发展，利用基于光学图像传感的表面缺陷自动光学(视觉)检测技术取代人工目视检测表面缺陷，已逐渐成为外观缺陷检测的重要手段，因为这种方法具有自动化、非接触、速度快、精度高、稳定性高等优点。

自动光学检测(automated optical inspection, AOI)技术，也称为机器视觉检测(machine vision inspection, MVI)技术或自动视觉检测(automated visual inspection, AVI)技术。在有些行业，如平板显示、半导体、太阳能等制造行业，AOI这一术语更加流行，被人知晓。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上还是有细微差别的。

从狭义上来说，MVI是一种集成了图像传感技术、数据处理技术、运动控制技术，在工业生产过程中，执行测量、检测、识别和引导等任务的一种新兴的科学技术。MVI的基本原理可用采用光学成像方法(如相机，或者一个复杂的光学成像系统)模拟人眼的的视觉成像功能，用计算机处理系统代替人脑执行数据处理，最后把结果反馈给执行机构(如机械手)代替人手完成各种规定的任务。

从广义上来说，MVI是一种模拟和拓展人类眼、脑、手的功能的一种技术，在不同的应用领域其定义可能有着细微的差别，但都离开不了两个根本的方法与技术，即从图像中获取所需信息，然后反馈给自动化执行机构完成特定的任务。可以说基于任何图像传感方法(如可见光成像、红外成像、X光成像、超声成像等等)的自动化检测技术都可以认为是MVI或AVI。当采用光学成像方法时，MVI实际上就变为AOI。因此AOI可以认为是MVI的一种特例。

根据成像方法的不同，AOI又可分为三维(3D)AOI和二维(2D)AOI，三维AOI 主要用于物体外形几何参数的测量、零件分组、定位、识别、机器人引导等场合; 二维AOI主要用于产品外观(色彩、缺陷等)检测、不同物体或外观分类、良疵品检测与分类等场合。

AOI系统组成

目前在产业界用得最多的AOI系统是由相机、镜头、光源、计算机等通用器件集成的简单光学成像与处理系统。在光源照明下利用相机直接成像，然后由计算机处理实现检测。这种简单系统的优点是成本低、集成容易、技术门槛相对不高，在制造过程中能够代替人工检测，满足多数场合的要求。

但对于大幅面或复杂结构物体的视觉检测，由于受到视场和分辨率(或精度)的相互制约，或生产节拍对检测速度有特殊的要求，单相机组成的AOI系统有时难以胜任，因此可能需要有多个基本单元集成在一起，协同工作，共同完成高难度检测任务。即采取一种多传感器成像、高速分布式处理的AOI系统集成架构。

外观缺陷检测AOI检测系统的通用架构，该系统由光源，相机阵列、显微复检、集群并行处理系统、控制系统、主控计算机、服务器组成，以及与工厂数据中心互联的工业局域网组成。该系统架构具有大幅面表面缺陷低分辨率快速检出和高分辨率显微复检两种功能。完整的AOI系统不仅集成了照明与光学成像单元，还需要有被测件支撑传输单元、精密运动机构与控制单元、高速并行图像处理单元等。

AOI检测方法

随着智能制造过程对检测分辨率、精度、速度的要求越来越高，利用相机直接光学成像方式构成的简单AOI系统往往无法满足制造过程的高要求。因为一方面几何光学直接成像的分辨率受镜头分辨率的限制，光学显微成像最高分辨率只有四分之一照明光源的波长大小，即约150 μm;另一面许多被检测特征不是简单用相机直接成像能够感知和探测的，必须选择合理的检测方法。常用的AOI检测方法有以下方式。

角度分辨检测方法

角度分辨散射方法是基于光在物体表面不同方向的散射特性与物体表面的特征相关原理实现的。光束照射到被测表面后根据粗糙度的不同会发生镜面反射、方向散射和均匀散射三种现象;合理布局照明方向、相机光轴方向相对于物体表面法线方向的夹角，可以检测不同种类的表面特征，产生了不同的光学散射角度分辨AOI方法，如同轴、明场、暗场、漫反射、背光等照明检测方法等。

色彩分辨检测方法

图像的颜色不仅与被测物表面的颜色有关，而且与光源的颜色有关，不同颜色的物体对不同颜色的光具有选择吸收性，如一束白光照射在红色物体上，只有红光被反射，其他颜色的光被吸收，物体呈红色;如果选用红光照射在红色物体上，则反射光线较强;如果选用与红光波长相距较远的单色光照射在红色物体上，则反射光线几乎没有。

因此，根据被检测对象的背景颜色和前景特征颜色，选择不同颜色的光源照明，可以有效地辨率出被检测特征。红、绿、蓝三种颜色光源照射不同颜色物体表面，用黑白相机生成图像的灰度变化，从中可以看出选择合适的照明颜色，可以获取更高质量的图像。

近几年来，尤其我国2015年发布《中国制造2025》发展战略以来，用机器代替人，即采用机器视觉或自动光学检测代替人工视觉外观缺陷检测，实现产品零部件制造质量在线高效自动检测和品质控制，得到诸多行业的青睐。AOI技术目前广泛应用于工业、农业、生物医疗等行业，尤其在精密制造与组装行业，如手机、液晶面板、硅片、印制电路板等领域，尤其是3D AOI机器人引导装配与抓取，2D AOI表面缺陷技术发展异常迅速，各种高新技术检测装备层出不穷。

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