在金属加工、电子制造等领域，金属高亮面（如镜面不锈钢、铝合金外壳）的压痕、凹凸点等缺陷检测一直是行业难点。传统检测方式依赖人工目视，存在多重弊端：一是检测精度受人员经验与疲劳度影响，微小缺陷（如直径＜0.1mm 的凹凸点）易漏判；二是检测效率低，单件检测耗时可达数十秒，难以匹配生产线节拍；三是长期人工成本攀升，且检测标准难以统一，导致产品质量稳定性不足。针对这一痛点，条纹光成像技术凭借其对高反光表面缺陷的精准识别能力，成为主流解决方案。

一、条纹光成像检测技术原理

条纹光检测的核心是光学干涉原理—— 利用相干光在金属表面的反射干涉特性，将表面微观形态差异转化为可观测的条纹形变，进而实现缺陷识别。

1.1 技术实现核心流程

（1）平面条纹光源照明

采用激光或高亮度 LED 阵列，经狭缝、准直透镜等光学组件生成相干平面条纹光，以固定角度（通常与金属表面呈 30°-60°）照射检测区域。此时，相干光需满足 “单色性好、方向性强” 的特性，确保后续干涉条纹的稳定性与清晰度。

（2）干涉条纹的形成机制

当平面条纹光照射至平整金属表面时，反射光为平行光场，不同光束间的光程差恒定，在相机（配备偏振滤镜，抑制杂散光）成像平面上形成均匀、连续的直条纹（条纹间距由光源波长与照射角度决定）。若金属表面存在微观凹凸，缺陷区域的反射光会发生 “路径偏移”，导致局部光程差改变，打破原有的干涉平衡。

（3）缺陷对条纹的影响规律

若存在凸起缺陷（如毛刺、焊点）：反射光路径缩短，对应区域条纹会向光源照射方向 “偏移”，形成局部 “压缩型” 形变；

若存在凹陷缺陷（如压痕、划痕）：反射光路径延长，对应区域条纹会向远离光源方向 “拉伸”，形成局部 “扩散型” 形变；

缺陷尺寸越大、深度越深，条纹形变的幅度与范围越显著，甚至会出现条纹断裂、错位现象。

1.2 关键原理公式

二、成像效果特征及缺陷检测算法

通过工业相机采集的金属表面图像，可直观反映缺陷与条纹的关联关系：

平整表面：成像为 “等间距直条纹”，亮暗边界清晰，无局部形变或断裂；

压痕缺陷：对应区域条纹呈 “弧形凹陷”，凹陷中心条纹间距变大，边缘条纹向中心聚拢；

凹凸点缺陷：凸起处条纹呈 “尖峰状凸起”，凹陷处呈 “漏斗状凹陷”，且缺陷边缘会出现 “条纹错位”（错位距离与缺陷高度 / 深度正相关）；

细微划痕：沿划痕方向形成 “连续的条纹断裂线”，断裂处光强呈渐变过渡（区别于污渍导致的突然断纹）。

视觉成像效果如下

条纹光成像需结合算法实现缺陷的自动识别，核心流程分为 4 步：

1. 图像预处理：通过高斯滤波去除环境杂散光噪声，采用直方图均衡化增强条纹对比度，消除金属表面反光不均的影响；

2. 条纹提取：基于阈值分割（如 Otsu 算法）分离亮暗条纹，再通过边缘检测（如 Canny 算子）提取条纹中心线，获取完整的条纹轮廓；

3. 条纹形变分析：将提取的条纹与 “标准平整表面条纹模板” 进行像素级匹配，计算各点的条纹偏移量与曲率变化 —— 偏移量＞阈值（通常设为 1-2 个像素）或曲率突变处，判定为疑似缺陷区域；

4. 缺陷定位与分类：基于疑似区域的形变特征（如凸起 / 凹陷的形变方向、划痕的长度与走向），匹配预设缺陷库（如压痕、凹凸点、划痕的特征模板），实现缺陷类型识别与坐标定位，并输出检测结果（如缺陷尺寸、位置坐标、置信度）。

三、典型应用场景

条纹光成像技术因对高反光表面缺陷的强适应性，已广泛应用于多行业：

电池行业：检测锂电池极耳的压痕、铝塑膜外壳的凹凸点，避免因缺陷导致的电解液泄漏或封装失效；

玻璃行业：高精度检测光伏玻璃、显示屏盖板玻璃的细微划痕（宽度＜0.05mm）与表面凹凸，保障透光率与力学强度；

手机行业：检测不锈钢中框的冲压缺陷、玻璃后盖的抛光凹凸点，确保外观质量符合消费电子标准；

金属加工行业：检测汽车轴承外圈、航空航天零部件（如涡轮叶片）的表面裂纹与压痕，避免因缺陷引发的机械失效风险。

四、技术优势总结

相较于传统检测方式，条纹光成像技术具备三大核心优势：一是检测精度高，可识别微米级缺陷（最小检测尺寸达 0.02mm）；二是检测效率快，单件检测耗时＜1 秒，适配生产线自动化需求；三是稳定性强，不受人工主观因素影响，检测准确率可达 99.5% 以上，为金属高亮面缺陷检测提供了可靠的技术方案。