CN102308201A - 机械零件的无损检查方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种通过数码图像采集设备(10)对机械零件(14)进行无损检查的自动方法，该方法包括通过对所述零件表面的图像与记录在数据库中的参考图像进行比较，所述设备(10)包括图像传感器(24)、照明光源(26)以及用于使图像传感器(24)、照明光源(26)和机械零件(14)作相对移动的装置(18、22)。

Description

机械零件的无损检查方法
本发明涉及一种机械零件(诸如涡轮机零部件)的无损检查方法。
某些涡轮机零件的磨损是可以通过渗透剂热析技术(penetrant sweatingtechnique)被检查出来的，所述技术能有效检测通向表面且没有被堵塞的小缺陷，诸如裂缝、细孔或是褶痕。
该技术需要使用具有低表面张力且通常被称为“渗透剂”的有色液体或荧光液体，这类液体能够通过毛细管现象渗透到零件中开放的缺陷中去。在这样的渗透剂被应用于零件上之后，所述零件被浸透，而后，残留在表面的过量的渗透剂被除去，通过在零件上敷上一薄层粉末，以使得缺陷显现出来，所述粉末构成适于吸取渗透剂的毛细管，所述渗透剂渗透到了零件的裂痕处。
然而，据发现，所述热析技术在实践中会受到制约，特别是由于为了解释说明结果，该技术需要由一名适当的有资格的操作员来操作。
进一步地，该技术可能相对危险并且有污染，因为该技术使用了易燃、易挥发且有害的物质。
用于光学检查机械零件的方法也是公知的(例如从美国专利申请文件US 2007/0122026A1中)，所述方法包括自动地定义一条供图像传感器以及照明装置在零件的表面上移动的路径，该路径是由对零件表面的测量图(survey)或是由限定零件表面的数字资料建立的，所述图像传感器沿着所述路径的移动以采集所述零件整个表面的图像。之后，那些图像需要经过检查和分析从而发现零件的表面中的缺陷，而这样的检查和分析则带来了迄今为止都无法以令人满意的方式解决的问题。
本发明的一个特别的目的在于针对那些问题提供一种廉价且有效的解决方法，以能够自动地处理并优化所采集的图像。
本发明的一个特别的目的在于使得机械零件能够通过一种实施简单且快捷的方式进行检查，而这一方式可以自动地、光学地以及无需接触地实施。
为达到此目的，本发明提供了一种借助设备对机械零件进行无损检查的自动方法，所述设备包括图像传感器、照明光源以及用于使所述图像传感器、所述照明光源以及所述机械零件相互相对移动的装置，所述方法主要包括对所述零件的表面进行三维测量，对所述零件的表面的细分为适于通过图像传感器进行拍照的区域进行限定，限定所述图像传感器以及所述照明光源相对于所述零件的各自的路径，以及采集该零件表面的所述区域的图像，该方法的特征在于还包括：
·分析图像并确定图像中过度曝光或是曝光不足的区域；
·优化所述区域的图像采集的光学参数，考虑用于所述区域的所述光学参数的优化值，对零件表面的第二级细分进行限定；
·定义图像传感器的新路径以及照明光源的新路径，所述新路径能够在使用优化了的光学参数和第二级细分的情况下采集零件表面的图像；
·沿着所述新路径采集所述区域的图像并记录该图像；以及
·在所记录的图像中自动确定零件的任何表面缺陷，并将他们与已记录在数据库中的缺陷进行比较。
本发明所提出的无损检查方法对于零件中的表面缺陷显示出优秀的灵敏度，并且它能够将用于检查零件所需的准备时间显著地缩短。
这一方法也更省钱，因为该方法不需要使用任何的耗材，并且该方法可以由相对不具备资格的人员来实施。
本发明所述方法也能够避免与使用易燃、易挥发且有害的物质相关的危险以及由液体废物管理所固有的缺陷而导致的弊端。
在任何使用之前，可预先地对每一个零件的表面的拓扑结构(topology)进行三维测量，以便通过使所述图像传感器和所述照明光源能够被精确地朝向所述零件的表面而设置来确保随后的无损检查的准确性，而不管其在位置或形状上的任何观察到的差异。通过这种方式，使用本发明所述方法，可以分析任何类型的零件：从新零件(在任何使用之前的)到已经使用或磨损了的零件。所述三维测量也可以跟踪随着时间的推移零件状态的变化。当相同类型的不同零件之间有在形状上可能存在显著差异时，该方法是有益的。
所述表面的三维测量以及图像采集程序的定义可以在单独的场合下对一确定类型的机械零件进行，从而能够在不明显降低检查准确性的前提下节省时间，其条件是在同一批大规模生产的零件中的不同零件之间在形状以及外观上可能存在的不同是可忽略不计的，即，条件是形状缺陷小于所使用的光学传感器与照明光源置的精确度且它们外观上的差异落在数据库中设置的已经界定了的范围内。
根据本发明创造的另外一个特征，所述方法还包括预先建立一个数据库，在该数据库中记录了呈现有典型缺陷的机械零件表面的参考图像，每一张图像与以下方面一起被记录：关于表面特征的数据(诸如材料的特性及其粗糙度)，与照明以及拍照条件有关的信息，以及零件表面被检查到的缺陷的性质指标；该方法随后还包括将对光学参数和采集路径的修正以及在不同路径上进行检查的结果记录到所述数据库中。
这一数据库最初是使用尽可能大量的信息建立，所述信息可以在用于检查的零件上采集，可以在标准零件或呈现有已知的典型缺陷的零件上采集，其特征在于，所述零件是通过使用已知的无损检查方法测量得出的；之后，所述数据库用检查的结果扩大或“丰富(nourished)”，所述检查的结果是通过连续检查不同零件获得的。一旦所述数据库被“丰富(nourished)”好，本发明所述方法的实施可以被简化，例如，就优化图像而言，诸如下文中所解释的。
根据本发明创造的另外一个特征，所述方法还包括在对零件表面进行三维测量之后，以数学曲线的形式(诸如贝塞尔曲线、非均匀有理B样条曲线函数)生成一个所述表面的数字模型，且还包括通过使用三维测量对图像传感器以及照明光源相对于零件进行重新定位。
根据本发明创造的另外一个特征，所述用于采集图像的光学参数通过改变照明光源产生的光的入射强度以及入射角而被优化；并且通过参照数据库将图像进行相互比较，确定光的入射强度和入射角度的最佳值，从而建立表面缺陷检测水平与表面特征和光的入射强度以及入射角度之间的关系。
所述优化还包括核实由第二级细分产生的每一区域的表面积小于图像传感器所覆盖的区域，以及所述区域的全部点的法线(normal)的标准偏差小于预先确定的最小值。
所述优化应用于第一级细分的图像中的确定的区域，这些区域代表了在测量条件下实时采集图像时，曝光过度、曝光不足或正当曝光的真实条件。
这能够通过参照上述数据库在每一个特征区域中对图像进行相互比较来确定光的强度以及角度的最佳值，以便建立表面缺陷被检测的水平与表面特征和由照明光源所发出的光的强度以及入射角度之间的关系，而后对于每一个将进行第二级细分的图像确定最佳的照明的和传感器的位置参数。
最后，照明光源和传感器各自的路径得以确定，这些路径能够在使用最优化的参数的情况下采集第二级细分的图像。
通过所讨论的区域的不连续的再次细分以及通过调整用于图像采集的光学参数和/或通过核实所述区域的全部的点上的法线的标准偏差优化图像，可以尽可能更多次数的重复进行，以便获得高质量的结果。
重复优化并将结果记录到数据库中用来“丰富”它，以至于，随后在必要的情况下，在后来用于检查的零件上，有可能仅仅使用所述的涉及设置采集光学参数或核实法线的标准偏差的优化方法中的一种方法。
在本发明的一个实施例中，所述方法包括借助于以下方式使图像传感器以及照明光源相对于机械零件移动：机械手的一端传送图像传感器以及可操纵的设备支撑照明光源。
所述机械手能够使图像传感器以及照明光源围绕机械零件移动，以在表面照明以及焦距调节的最佳条件下采集零件的整个表面区域的连续的图像。
所述图像传感器可由第一机械手传送，该第一机械手用来使所述图像传感器大体上沿着法线到所考虑的表面，所述照明光源由第二机械手传送，并与所述第一机械手同步地进行，因此，使得照明光源的角取向可以独立于传感器的移动相对于零件修改。
在某种图像采集配置中，照明光源的定向是指光线的入射角相对于零件所考虑的表面相切。
零件表面的细分是以这样的方式被有利地限定的，每一个区域的图像与相邻区域的图像具有预先确定的重叠部分。
这使得确保零件表面没有任何一部分漏检成为可能。
根据本发明的另一个特征，所述图像传感器是具有电荷耦合器件(CCD)或互补型金属氧化物半导体(CMOS)类型的光电探测器的矩阵的照像机。
这样的照像机能够使得将要采集的图像具有清晰的分辨率并为数字格式，并且相对廉价。
通过阅读下述说明性的描述，可以更加清楚地理解本发明并了解本发明的其他细节、优点以及特征。所述描述是参照说明书附图进行的，为非限制性的描述。其中：
图1示出了本发明所述方法中实施的装置示意图；
图2示出了本发明所述方法的主要步骤；
图3示出了本发明所述方法程序框图。
图1示出了用于实施如本发明所述的机械零件的无损检查方法的装置10、12，连同用于检查的零件14，诸如，涡轮机风扇叶片14。
所述用于实施无损检查方法的装置包括与照明装置和图像处理装置12配对的数字图像采集设备10，所述图像处理装置12为例如包括个人电脑的或类似型的微型计算机16，其有可能更好地控制图像采集设备10以及照明设备。
所述数字图像采集设备10包括至少一个机械手18，所述机械手18具有一末端20，该末端包括用于支撑图像传感器24的铰接装置。所述照明设备包括用于支撑照明光源26的铰接装置22。
举例来说，该图像传感器24是具有一系列CCD或CMOS型的光电探测器的照相机，通常被称为“数码照相机”。
所述图像处理装置12连接或包括一数据库，所述数据库中记录了呈现有典型缺陷(裂缝、划痕、撞痕......)的不同类型的机械零件的表面的参考图像，每一张图像与以下内容一起被记录：关于某些表面特征的数据(诸如材料的特征及其粗糙度)，关于照明以及拍照条件的信息，以及关于呈现于零件表面的缺陷被检查出来的特性的指标。特别地，真实缺陷的参考图像或光学人为假象的参考图由大体上均匀的灰色背景以及具有比灰色背景的灰度更高或更低的灰度的部分构成。所述大体上均匀的灰色背景被定义为在公差值范围内具有确定的灰度值。
所述参考图像数据库是在实施本方法之前准备好的。光学装置被用于采集存在已知缺陷的零件的图像。这些图像是通过与一个或多个参考方法进行比较而得到验证的，所述参考方法在无损检查中被广泛使用，诸如，热成像或涡流(eddy currents)。那些方法使用可以通过机械手移动的器械来得以实施。用于建立数据库的零件可能不同于将要被检查的零件。
对于每一张图像，所述参考图像数据库包括如下相关信息：
·所述图像背景的灰度；
·被拍摄影所述图像的材料；
·所述零件的建造方法，例如轧制、铸造......
·所述零件的表面状态(粗糙度)；
·用于拍照的测量条件且特别地包括关于照明、焦距、镜头光圈以及曝光时间的数据；
·在图像显示缺陷存在的情况下，所述缺陷的类型以及形状；
·光学人为假象的存在；
·出现在被拍照的零件的部分上的应力场；以及
·给定区域的图像通过本发明所述方法被采集的次数n。
上述数据库可以存储于专用的计算机服务器上，所述计算机服务器与微型计算机16通过计算机网络连接，也可以直接存储于微型计算机16上。
图2示出了本发明所述无损检查方法的主要的连续的阶段。
所述方法包括限定用于采集零件的表面的图像的程序的第一阶段30。
在第一步骤32中，使用传统的3D测量装置(诸如无触点式3D测量装置)在待检测的零件的表面上进行三维(3D)测量，随后，基于所述三维测量，在步骤34中表面的数字模型以STL格式生成。三维测量的简化模型由贝塞尔曲线和非均匀有理B样条曲线函数(NURBS)组成的3D数学表面的形式形成，以及以与计算机辅助设计和制造的标准***相兼容的基本图形转换规范(IGES)类型的中性(neutral)数字格式形成。
为了对光学传感器以及照明光源相对于零件进行准确地定位，通过使用三维测量实施重新定位光学传感器以及照明光源的步骤。
这一重新定位步骤基本上包括使用已知的理论上的数字模型，用于对给定类型的零件相对于照明光源和光学传感器进行定位，并且包括通过使用从三维测量中获得的几何信息对照明光源和光学传感器的理论上的位置进行校正。相对于给定类型的零件，诸如叶片，用于定位光学传感器和照明光源的三维模型得以建立，这使得从理论上采集整个零件的图像成为可能。然而，真正零件与理论上的零件之间在形状上的差异以及由图像采集设备10和照明光源的实际定位间所带来的差异需要进行重新定位，所述重新定位照惯例是通过操作者手动实施的，该操作者为了确保准确的光学采集结果而对每一个采集位置的光学传感器和照明光源的每一个位置加以校正。在所述方法中并入三维测量零件的在先步骤，使得自动地实施重新定位步骤成为可能。
在实践中，所述在先的三维测量使得在每一个采集位置计算实际法线(normals)成为可能，所述法线用于相对于零件调整光学传感器和照明光源的实际位置。
这一步骤使得相对于实际零件准确地、自动地对采集设备进行重新定位成为可能。
所述方法接下来的步骤36最初包括定义适合被拍照的区域。为了这样做，被检查的零件表面被细分为第一级区域(primary zones)，所述第一级区域适于被图像传感器24拍照。使用包含在参考图像数据库中的参数通过对传感器以及照明光源的定位来进行图像采集，所述参数诸如为关于被拍照的表面的材料的参数，关于它的粗糙度的参数，关于其形状的参数。
所述将零件的表面细分为第一级区域的程序是在被研究的零件或参考零件上被定义。在这一在先步骤中，操作者定义了照片拍摄参数，以至于所拍摄的照片具有尽可能均匀灰度。该参数(传感器位置、照片拍摄参数......)可编排在特别地与被研究的零件相关联的数据库中。因此，操作者可通过调用参考零件而将实施这种第一细分步骤所需的参数载入。
这种细分零件的第一步骤用来检验被研究的零件的外观相对于数据库中的参考设置一致。例如，某些零件在生产周期结束时需要进行额外加工，以便去除加工切屑，或是提供动态平衡。所述额外加工的频率和在任何给定的零件上进行所述额外加工的位置都是随机的。从而，零件的一种特定类型的总体外观从一个零件到另外一个零件都是不同的，随机地，某些零件具有一些比其它零件更亮的区域。预先建立好的程序的使用使得检测这些区域并特别地处理它们成为可能。
在分析第一级细分图像的第一步骤的最后，呈现出不均匀的外观的这些图像的区域被检测出来，即，相对于从数据库中获得的设置呈现出曝光过度或曝光不足的区域。为了这个目的，每一个不均匀的区域被分割为多个部分，当改变照明的入射角度以及强度，焦距的设置和方向以及传感器的曝光时间时，这些部分的多个数字图像被采集，这些采集参数是在考虑零件的材料，制造方法及其表面状态的情况下被确定的。
在优化了遍及所有的曝光过度或不足的区域的二维(2D)采集设置后，产生了对于所有区域都被优化的新的细分。
这种新的细分处理基本上包括限定零件的区域，首先核实每一个区域的尺寸都要小于或等于图像传感器所覆盖的线性范围，其次核实在所考虑的区域中的一系列法线的标准偏差角度小于预先确定数值，该数值取决于零件上将被检测到的表面缺陷所被要求的水平，也取决于图像传感器的景深。
这种预先确定的数值是通过将多个参数结合而获得的。为了这一目的，三维曲率可在每一个区域中被测量，并且与所述图像传感器的景深相结合，从而获得关于将被获得的检测水平的信息。为了确保缺陷被探测到，限定焦平面的法线与缺陷的点的法线之间的角度差的最大值，而这是通过使用参考图像数据库实现的。因此对于每一个区域的一系列的法线的标准偏差角度小于所考虑的焦平面的最大检测角度是必要的。
差分角(difference angle)的最大数值是通过使用标准零件实验性地被定义的。为了这样做，标准零件朝向传感器放置，并且当超出某一角度不能获得令人满意的图像时，该角度被确定为差分角。
细分处理更好地被设计以至于每一个的区域的图像相对于相邻的区域的图像存在有一定量的重叠，以确保在图像采集程序中零件的整个表面被图像传感器所覆盖。
接下来的步骤38包括定义最佳路径，以便通过机械手18在自所述表面的距离为D处沿着该最佳路径连续地将图像传感器34带到零件表面的每一个预先确定的第二级区域的平均法线(mean normal)处，同时也使机械手的移动次数最小化。
通过外推全部第二级区域的设置的优化结果，在步骤40中，能够确定用于零件表面的图像采集的完整的程序。所述程序包括机械手的路径，用于支撑图像传感器的装置20的路径，以及用于支撑照明光源的装置22的路径，从而使得所述图像传感器24和照明光源26能够顺次地被带到它们各自最佳的位置上，用来对零件表面的每一个区域采集图像，也能够沿着这一路径，通过照明光源，确定照明强度的最佳变化量。
在第二阶段42过程中实施无损检查，如在上述阶段30中被优化了的那样，用于检查的零件的表面被细分为第二级光学采集区域。遵照从零件表面的拓扑结构的三维测量中获得的图像采集程序，在步骤44中记录将被检查的零件表面的每一个区域的图像。
在步骤46中对于每一个区域的图像应用图像处理算法。所述算法基本上包括从区域的图像中提取那些相对于图像的其余部分在灰度上不均匀部分。其次，将这些部分与参考数据库中拥有相同的几何形状以及相同的表面特征的图像进行比较，所述相同的表面特征为例如，表面粗糙度相同，获得图像的材料相同，以及获得表面的方法相同。例如，对于每一个所研究的图像，将在所研究的区域上检查到的不均匀部分的灰度的空间分布与呈现在参考图像数据库中的图像上的缺陷进行比较。
所述比较导致两个结果：
·或者与参考图像数据库中的图像不匹配；
·或者与其匹配。
对于第一种结果，零件的给定区域的图像与参考图像数据库中的不匹配，随后，借助由机械手运送的传统的无损检查仪器对该区域进行分析，以便确定缺陷是否存在。这类信息与以下内容一起被记录在参考图像数据库中：图像，以及特别地与采集图像的条件，表面状态以及零件材料的类型相关的信息。
关于第二种结果，当与参考图像数据库中的图像相匹配时，随后可靠性准则被应用在该匹配的图像上，该可靠性准则包括搜索参考图像数据库，以查找这样一个图像被拍照的次数为n。如果n大于预先设定的阈值N，则所述检查被认为是可信的，并且所述图像与涉及存在或不存在缺陷的信息相关联。如果n小于阈值N，则实施使用传统仪器的无损检查方法，以确认有关于存在或不存在缺陷的信息。之后，与参考图像数据库中的图像相匹配的次数就会被增加到n+1。
假定与参考图像数据库存在有可靠的匹配关系，本发明所述方法能够在没有人为介入的情况下实施。当其有必要使用传统的无损检查装置时，已经获得了的图像被合并到参考图像数据库中，以便扩大数据库以及改进将来的探测。
如上所述的无损检查方法能够以与渗透剂热析技术相当的敏感度检查缺陷，并具有如上文所述的那些技术所不具有的众多优点。
特别地，这一方法具有适于完全自动化的优点。所述方法也是自适应的。无论零件相对于照明光源和相对于传感器的初始位置如何，也无论零件的形状如何，都有可能通过最初的三维采集装置来实施无损检查的操作。
图3为本发明所述方法的示意流程图，所述方法基本上包括：
·对零件表面进行三维测量，基于该三维测量计算零件相对于照明设备和拍照设备的实际位置；
·计算用于光学采集零件的表面的二维图像的设备的路径；
·通过使用从数据库中获得的关于零件的材料、粗糙度以及表面形状的参数采集零件的全部图像；
·分析图像并在图像中确定区域，该区域用于优化与曝光有关的光学设置，所述光学设置以出现在数据库中的关于拍照传感器的方向、照明以及表面形状的参数为函数；
·在考虑上述分析以及照明设备的路径时，计集采集图像的路径，所述路径用于优化光学设置；
·优化用于采集上文所提到的区域的图像的光学设置；
·分析图像，确认优化了的对于不同区域的设置并且将其存储在数据库中；
·将零件的表面细分为不连续的采集区域，其考虑了被优化的设置以便从每一个不连续的区域中获得质量最优的图像(这一过程用于对呈现有图像缺陷的区域，例如局部曝光过度的区域，进行再分，细分为更小更均匀的区域，并且是为了将照明和拍照参数调整到最佳值)；
·之后，将分割、简化以及重建步骤的结果结合，计算实时的图像采集路径；
·用优化的设置收集零件表面的图像；
·分析图像并搜索缺陷以及光学人为假象；
·基于他们的像素重量，零件的三维曲率以及每一个缺陷在纵向和横向上的分布，描绘所发现的缺陷以及人为假象的特性并将它们与数据库中已知的缺陷以及人为假象进行比较；
·之后，如果所述被发现的缺陷和人为假象是已知的，在参考数据库中记录它们并且发布相应的报告；
·否则，如果所述被发现的缺陷和人为假象没有出现在数据库中，通过应用无损检查方法(例如使用涡流或热成像)将它们相互关联，将它们标记为新的缺陷或新的人为假象并且次它们记录在参考数据库中。

Claims (10)

1.一种通过设备(10)对机械零件(14)进行无损检查的自动方法，所述设备(10)包括图像传感器(24)、照明光源(26)以及使所述图像传感器、所述照明光源和所述机械零件相互移动的装置(18、22)，所述方法主要包括对所述零件的表面进行三维测量，对所述零件的表面的细分为适于通过所述图像传感器进行拍照的区域进行限定，限定所述图像传感器以及所述照明光源相对于所述零件的各自的路径，以及采集所述零件表面的所述区域的图像，其特征在于，所述方法还包括：
●分析所述图像并确定所述图像中过度曝光或是曝光不足的区域；
●对用于所述区域的图像采集的光学参数进行优化，考虑所述区域的所述光学参数的优化，对所述零件表面的第二级细分进行限定；
●定义所述图像传感器的新路径以及所述照明光源的新路径，所述新路径能够在使用优化了的光学参数和第二级细分的情况下采集所述零件表面的图像；
●沿着所述新路径采集所述区域的图像，并记录该图像；
●在所记录的图像中自动确定所述零件的任何表面缺陷，并将他们与已记录在数据库中缺陷进行比较。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括预先建立数据库，在该数据库中记录了呈现有典型缺陷的机械零件表面的参考图像，每一张图像与以下方面一同被记录：关于表面特征的数据，诸如材料的特性及其粗糙度；与照明以及拍照条件有关的信息；以及零件表面被检查到的缺陷的性质指标；该方法随后还包括将对光学参数、采集路径的修正以及在不同路径上进行检查的结果记录到所述数据库中。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述零件表面的三维测量仅对机械零件的任何给定类型进行一次，其条件是检查中的零件之间在形状以及外观上的差异很小或大体上为零。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当用于检查的零件在形状和外观上存在与其它被检查的零件相比不可忽略的差异时，对该用于检查的零件进行表面的三维测量。
5.如权利要求1到4中任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述方法还包括在对零件表面进行三维测量之后，以数学曲线的形式，诸如贝塞尔曲线、非均匀有理B样条曲线函数，生成所述表面的数字模型，以及通过使用三维测量对所述图像传感器以及所述照明光源相对于所述零件进行重新定位。
6.如前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述用于采集图像的光学参数通过改变照明光源产生的光的入射强度以及入射角而被优化，以及通过参照数据库对图像进行相互对比以确定光的入射强度和入射角度的最佳值，而建立表面缺陷检测水平与表面特征和光的入射强度以及入射角度之间的关系。
7.如前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述优化还包括核实由第二级细分产生的每一区域的表面积小于图像传感器所覆盖的区域，以及所述区域的全部点的法线的标准偏差小于预先确定的最小值。
8.如前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述方法还包括借助分别带有图像传感器和照明光源的机械手(18，22)使所述图像传感器(24)以及所述照明光源(26)相对于所述机械零件移动。
9.如前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述图像传感器是具有电荷耦合器件或互补型金属氧化物半导体类型的光电探测器的矩阵的照像机。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法主要包括：
●对所述零件的表面进行三维测量，基于该三维测量计算所述零件相对于所述照明设备和拍照设备的实际位置；
●计算用于光学采集所述零件的表面的二维图像的设备的路径；
●通过使用从所述数据库中获得的关于所述零件的材料、粗糙度以及表面形状的参数采集所述零件的全部图像；
●分析所述图像并在所述图像中确定用于优化与曝光有关的光学设置的区域，该光学设置以出现在数据库中的关于拍照传感器的方向、照明以及表面形状的参数为函数；
●在考虑上述分析以及所述照明设备的路径时，计算用于优化光学设置的采集图像的路径；
●优化用于采集上述限定区域的图像的光学设置；
●分析所述图像，确认用于不同区域的优化设置并且将其存储在所述数据库中；
●将所述零件的表面细分为不连续的采集区域，所述细分考虑了被优化的设置；
●之后，将分割、简化以及重建步骤的结果结合，计算实时的图像采集路径；
●以优化设置对所述零件的表面采集图像；
●分析所述图像并搜索缺陷以及光学人为假象；
●描绘所发现的缺陷以及人为假象的特性，并将它们与所述数据库中已知的缺陷以及人为假象进行比较；
●之后，如果所述被发现的缺陷和人为假象是已知的，在参考数据库中记录它们并且发布相应的报告；
●否则，如果所述被发现的缺陷和人为假象没有出现在所述数据库中，通过应用无损检查方法(例如使用涡流或热成像)将它们相互关联，将它们标记为新的缺陷或新的人为假象，并且将它们记录在参考数据库中。
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