质量控制中的机器视觉

质量控制（QC）在现代制造业中发挥着核心作用，有助于确保产品在出厂前符合既定规格。从历史上看，许多检测任务在很大程度上依赖于人工操作员进行的人工目视检查。虽然人工检查在许多工作流程中仍然具有价值，但在高生产速度下、长时间运行期间，或在评估极小特征时，保持一致的检测质量可能变得颇具挑战。

机器视觉系统利用工业相机、受控照明和图像处理软件，帮助实现这些检测任务的自动化。通过在可重复的成像条件下运行，机器视觉系统能够支持高通量的检测工作流程，并具有高度的一致性和测量可重复性。

人工检查与自动化视觉检测的对比

当质量经理为自动化视觉系统的成本提供论证时，他们通常会将自动化检测系统的可重复性和通量与人工检测工作流程的实际局限性进行比较。

自动化 QC 的 4 项核心任务

用于质量控制的机器视觉系统通常会执行以下一项或多项检测任务。

1. 缺陷检测（瑕疵检查）

系统对材料表面进行分析，以查找缺陷或不规则之处。典型应用包括检测加工金属表面上的划痕、识别注塑塑料中的气泡，或检测连续材料卷材中的撕裂。

2. 计量（测量）

视觉系统通过分析图像中的距离、边缘和几何关系，进行非接触式尺寸测量。典型应用包括验证孔径、测量零件尺寸，以及确认是否符合制造公差。

3. 装配验证

在最终装配或包装过程中，系统采集图像以验证所需组件是否齐全且位置正确。应用包括确认药品包装上的安全封条、验证组件中螺钉是否存在，或检查标签的位置和方向。

4. 印刷与文本验证（OCR / OCV）

系统利用光学字符识别（OCR）来读取印刷信息，例如有效期、序列号或批次代码。随后使用光学字符验证（OCV）来确认印刷文本与预期值相符，并满足既定的可读性或印刷质量要求。

QC 在生产线上的哪个环节进行？

机器视觉系统可集成在制造过程的不同阶段，以支持过程监控、缺陷检测和最终质量验证。

• 在线检测： 相机直接安装在生产线沿线，或集成到加工设备中。系统在制造过程中对产品进行检测，使缺陷或工艺偏差能够在工作流程早期被识别出来。这有助于减少材料浪费，并防止缺陷零件流入下游生产阶段。

• 线尾（EOL）检测： 相机布置在制造过程的末端附近，通常位于包装或出货之前。在此阶段，系统执行最终检测，以在产品离开生产线之前验证装配的完整性、产品质量以及是否符合既定的检测标准。

QC 中的传统算法与深度学习对比

现代自动化质量控制系统通常采用基于规则的图像处理技术、深度学习模型，或两种方法的结合。最合适的方法取决于检测任务、产品变异性和运行条件。