工业产品表面缺陷可以说是对产品本身质量的严重影响，那么企业如何避免一些表面缺陷，进而控制质量呢?质量控制一直是生产企业面临的很大问题。传统的人工检测不止价格昂贵、容易疲劳、容易缺陷检测等缺点，而且难以适应高速生产系统，因此，智能视觉检测在工业中的应用为表面缺陷检测提供了一种新的解决方案。目前，机器视觉缺陷检测系统融合了许多在机器视觉领域的先进技术应用，并迅速整合了创新的检测理念。根据自动装卸机制，可以实现分工或单站检测。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。湖北人工智能机器视觉缺陷检测
机器视觉用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如极小二乘法匹配之类的数值计算程序。甘肃人工智能机器视觉OEM定制工业视觉检测以避免人工操作带来的弊端。
机器视觉检测设备主要由照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器等五大部分组成。那机器视觉检测设备能给生产厂家带来哪些好处? 1.视觉检测设备检测过程全部自动化，可以代替3-4个品质检测员。 2.视觉检测设备的检测效率较高可达1200/分钟，检测精度可达0.005mm，准确率高达99.99%，较大提高产品质量及生产效率。 3.视觉检测设备可以不间断的进行检测工作。 4.厂家只需支付视觉检测设备工作过程产生的电费无需支付员工薪资。 5.检测效果稳定可靠。 6.方便信息集成。
机器视觉的特点：零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm；废品漏检率为0；本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果。机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率，降低人力成本。因此，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器人代替。机器视觉有些采集卡有内置的多路开关。
特征提取辨识：一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。杂质的形状难以事先确定。由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。检测范围广，检测精度更高，能够完成人工发现不了的问题。山西高性能机器视觉**
机器视觉发展趋势：机器视觉价格持续下降。湖北人工智能机器视觉缺陷检测
光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生很大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。亮度：当选择两种光源的时候，佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会很大。湖北人工智能机器视觉缺陷检测
