光学影像筛选机的视觉系统如何破解金属表面反光难题？
发表时间：2025/12/16
阅读量：9
来源：
深圳市雨滴科技有限公司
金属表面的强烈反光是工业视觉检测中的主要干扰源，易导致图像过曝、关键特征丢失。应对这一挑战，需综合运用光学控制与智能算法。
光学控制：从源头抑制干扰
控制光线是解决问题的根本。主要方法包括：
使用特殊光源与照明策略，如同轴光源，可使光线垂直入射，将刺眼的镜面反射光移出相机视野，从而凸显划痕、凹坑等缺陷。多角度组合照明也能针对性地打亮特征。
加装光学滤镜，如在镜头前使用偏振片，能过滤掉特定偏振方向的强烈反射光，只允许携带表面细节的漫反射光通过，显著提升图像对比度。
光学影像筛选机采用远心镜头等先进成像系统，可以从硬件上减少透视畸变，确保检测的尺寸一致性，这对高精度测量至关重要。
智能算法：从图像中提取特征
当光学手段到达极限时，智能算法成为关键的增强手段。
自适应图像处理算法能根据图像不同区域的亮度，动态调整分析参数，从而在亮度不均的画面中也能有效识别缺陷。
更强大的深度学习模型，通过海量数据训练，能学习到深层次的缺陷特征，尤其擅长在复杂反光背景下精准定位细微的划痕或裂纹。
融合协同：实现可靠检测
最有效的方案是 “光学硬控制”与“算法软处理”的深度融合。光学方案为算法提供高质量的原始图像，智能算法则进一步解读和增强图像信息。二者协同，构成了在反光金属表面实现稳定、精准检测的可靠基础。
扫一扫添加微信
微信公众号