玻璃生產的工業化和規模化后，各種用途和各種性能的玻璃相繼問世。現代，玻璃已成為日常生活、生產和科學技術領域的重要材料，被廣泛用于建筑、日用、藝術、醫療、化學、電子、儀表、核工程等領域。

       隨著現代工業自動化技術日趨成熟，越來越多的制造企業考慮如何采用機器視覺來幫助生產線實現檢查、測量和自動識別等功能，以提高效率并降低成本，實現生產效益最大化，視覺檢測也向玻璃行業的各類產品“發起”挑戰。

01玻璃表面缺陷類型

       玻璃在成形時，由于生產材料及生產過程原因引入的，不可避免的在玻璃表面（含內部）出現氣泡和結石、黑點、斑點等缺陷。

       玻璃上的結石、砂粒因運輸過程中振動摩擦，會出現玻璃表面劃傷；隨著玻璃加工設計的多樣化，對玻璃的打孔、挖槽、磨邊的情形越來越多，受定位、手法、機器等因素影響，會出現劃痕、裂紋、缺損；受環境或操作原因，也會出現油污、水漬及其它臟污等污漬。

       常見的缺陷包括氣泡、結石、凹凸、劃傷和色斑等。開口泡和結石等缺陷會導致玻璃或組件存在爆片風險，所以這些缺陷的檢出尤其重要

02傳統玻璃檢測方法

       傳統的玻璃檢測方法是依靠人眼來判斷玻璃表面各種問題，存在很大的局限性：

·        人眼對微小的缺陷不敏感，有誤檢、漏檢風險；

·        人眼無法連續、穩定完成高強度重復性檢測工作，會產生疲勞，速度慢、效率低；

·        主觀判斷受心情、思維、光照等影響，具有很大的不穩定性和非標準性。

·        目前玻璃的尺寸向著超薄和大尺寸的方向發展，這樣就要求生產速度隨之提升，給人工檢測也帶來了很大的困難，此外開口泡和結石此類缺陷尺寸在小于0.5mm時，人工往往很難發現。

·       人眼檢測已無法滿足現代企業高速、精確、實時的品檢要求，而人工成本不斷上漲給企業經營帶來壓力。

·       以iPhone OEM工廠為例，生產過程中的外觀檢查耗費30%以上的人力，每年檢查人力成本高達48億元人民幣。然而，隨著中國平均工資增長率超過10%，低成本勞動力的日子已經一去不復返。

·       降低人力成本已成為企業最重要、最迫切需要解決的問題。為了減輕昂貴的勞動力負擔，機器視覺替代人眼，采用智能圖像采集和圖像處理技術，檢測系統利用視覺處理算法，實現缺陷精確檢測，智能分類和分級，已成為一種行業趨勢

0基于深度學習的玻璃表面檢測技術

（1）如何大程度避免漏檢：

·        采用多通道高速頻閃成像技術，1個工位實現多種打光方式。

·        高分辨率成像，超越人眼的觀察效果。

（2）如何對缺陷進行分類，可以不同標準檢測影響程度不同的缺陷：

·        多組光源對玻璃進行分層立體成像。

·        多模式融合/圖像特征提取及深度學習算法，有效區分開閉口泡，開口泡，結石，凹凸類缺陷。

（3）針對光伏玻璃等玻璃，怎么樣才能更好的適應壓延棍差異導致的壓花差異：

·        復合紋理分析，消除玻璃壓花的干擾。

·        每秒數據吞吐量接近400MB。

（4）可以更方便快捷的進行系統安裝和調試：

·        模塊化組合成像機械結構。

·        龍門式多組線掃描結構框架。

 （5）以透鏡缺陷檢測為例：

       當前有三種尺寸的透鏡，分別是直徑約為3.4cm的透鏡，直徑約為3.8cm的透鏡，直徑約為4.2cm的透鏡，分別對這三種尺寸透鏡進行檢測。

       檢測效果圖中，藍色代表污漬等有問題的區域（精度為0.39mm）；綠色代表透鏡缺損部分。檢測效率可達3秒/個，誤檢率低于0.1%。

       檢測材質也延展至：PS、ABS、PC、PMMA、PE、PO、PVC、PP、PBT、環氧樹脂等。

測試1：對直徑約為3.4cm的透鏡進行檢測

源圖像 

檢測效果圖

測試2：對直徑約為3.8cm的透鏡進行檢測

源圖像 

檢測效果圖

測試3：對直徑約為3.8cm的破損透鏡進行檢測

源圖像 

檢測效果圖

04

玻璃產品的AI視覺瑕疵缺陷檢測應用

No.1 手機蓋板缺陷檢測

       蓋板玻璃主要應用于觸摸屏最外層，產品的主要原材料為超薄平板玻璃，具有防沖擊、耐刮花、耐油污、防指紋、增強透光率等功能，目前廣泛應用于帶觸控功能和顯示功能的多種電子消費產品。

       切割、CNC精雕、研磨、強化、絲印、鍍膜、清洗......每一片蓋板玻璃的生產過程十分繁雜不易，且為保證成品優質性，每一個環節都涉及到玻璃質量的檢測。

        那么，如何高效、高質的實現蓋板玻璃生產線的實時生產質量管理和過程控制？

        高速線陣相機和智能光源相配合后，可對同一片蓋板玻璃形成多場多角度高清圖像，再由高速圖像預處理器對高清圖像進行預處理，形成缺陷圖像和缺陷特征值，發送到上位機，進行最終的缺陷處理、識別和展示。

       檢測精度上，玻璃缺陷檢測系統可達10um，并擁有1.5s/pcs的檢測速度，有效保證企業低誤檢率與高效率。同時，系統還能為生產質量管理系統提供產線的生產效率、良品率等數據，讓企業更快速地改進產線生產工藝，提高產線最終成品率，推進智能化轉型升級。

手機蓋板玻璃外觀瑕疵檢測對比表

No.2 汽車玻璃缺陷實時檢測

       汽車玻璃主要分為三類，包括夾層玻璃，鋼化玻璃和區域鋼化玻璃。其中，擋風玻璃采用的是夾層玻璃，而作為夾層玻璃的原片必須滿足其使用要求，如光學變形、氣泡夾雜物、結石等缺陷都需在生產過程進行嚴格檢驗。

       在線高速掃描每個產品，形成高分辨率的片材圖像，進行實時的圖像處理，精確捕捉各種表面缺陷，并實現統計、質量分析等處理，企業就可根據終端結果劃定每塊玻璃的等級，進而分配至不同的應用領域。

No.3 玻璃瓶缺陷檢測

       玻璃瓶在食品、藥品、飲料等產品包裝中得到了廣泛的應用。玻璃瓶缺陷檢測可以提高檢測精度，統一檢測標準，消除人工檢測的個體差異；降低生產成本、提高產品競爭力；提高檢測速度，實現產品全方位實時檢測，大幅提高生產效率及生產自動化程度。

       檢測瑕疵類型主要包括：瓶口破損、缺塊、裂縫、瓶口是否存在異物等適用于圓形、扁形、異型瓶等，分布行業有 食品飲料、藥瓶、化妝瓶瓶等，有玻璃瓶、塑膠瓶等，透明瓶、般透明瓶等多種。

       在生產線上安裝玻璃瓶瓶口缺陷檢測系統，玻璃瓶流入視覺檢測工位時，通過觸發機器視覺傳感器拍得玻璃瓶瓶口圖片送入系統，系統對所拍圖片進行提取分析并和設定的比較得知瓶口是否有缺陷，當檢測到玻璃瓶瓶口有缺陷時，系統發出聲光報警并發出停機信號。

        深圳市雙翌光電科技有限公司是一家以機器視覺為技術核心，自主技術研究與應用拓展為導向的高科技企業。公司自成立以來不斷創新，在智能自動化領域研發出視覺對位系統、機械手視覺定位、視覺檢測、圖像處理庫等為核心的20多款自主知識產權產品。涉及自動貼合機、絲印機、曝光機、疊片機、貼片機、智能檢測、智能鐳射等眾多行業領域。雙翌視覺系統最高生產精度可達um級別，圖像處理精準、速度快，將智能自動化制造行業的生產水平提升到一個更高的層次，改進了以往落后的生產流程，得到廣大用戶的認可與肯定。隨著智能自動化生產的普及與發展，雙翌將為廣大生產行業帶來更全面、更精細、更智能化的技術及服務。