机器视觉是利用计算机模拟人的视觉功能，使机器能够获取相关的视觉信息并加以理解。它可以分为两部分：视觉和感知。

　　&ldquo视觉&rdquo是通过成像将外部信息显示成数字信号，并反馈给计算机。它需要依赖于一整套硬件解决方案，包括光源、摄像机、图像采集卡、视觉传感器等，是计算机处理和分析数字信号的主要软件算法。

　　机器视觉在工业中有着广泛的应用。其核心功能包括测量、检测、识别、定位等，产业链可分为上游零部件市场、中游系统集成/整机设备市场和下游应用市场。

　　在机器视觉中，缺陷检测功能是机器视觉中应用z广泛的功能之一，主要检测产品表面的各种信息。在现代工业自动化生产中，每一个连续批量生产的过程都有一定的不良率，尽管不良率很小。


　　然而，成倍增长后，成为企业提高产品良率的瓶颈，一个完整的过程后消除缺陷产品的成本将大大增加。因此，及时发现和拒收缺陷产品，对质量控制和成本控制具有重要意义，也是制造业进一步升级换代的重要基石。

　　工业自动化视觉检测在工业产品外观检测中的应用

　　检查生产线上的产品是否有质量问题。这个环节也是z能替代人力资源的环节。例如，机器视觉涉及医学领域。主要检测包括尺寸检测、瓶形缺陷检测、瓶肩缺陷检测、瓶口检测等。

　　随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测在红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂类型识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装条码和字符识别等各种检测、测量和零件识别中得到了广泛的应用。这些应用的共同特点是连续批量生产和高外观质量要求。

　　通常，这种高度重复性和智能化的工作只能通过人工检查来完成。在一些工厂里，我们经常看到数百名检查员在现代化装配线后面。在增加工厂人工成本和管理成本的同时，我们仍然不能保证100%的检验合格率。


　　机器视觉检测以其自动化、客观性、非接触性和高精度等优点，已经能够取代人类检测这些单一而重复的过程。与一般的图像处理系统相比，机器视觉检测系统强调工业现场环境下的准确性、速度和可靠性。

随着经济水平的提高，机器视觉检测越来越受到重视。在生产过程的早期，可以提高合格产品的生产能力，淘汰劣质产品，减少浪费和成本。

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