机器视觉是在计算机、电子工程等学科基础上发展起来的一个新的研究方向。典型的机器视觉检测系统主要包括检测对象、计算机、光源和摄像机机器视觉检测系统首先需要在一定的光模式下通过摄像机采集目标图像，然后由计算机对图像进行检测，后面显示检测结果。需要检测的是手机外壳面的表面缺陷。根据不同的光反射率，手机外壳侧面可分为高光表面和亚光表面。高光表面是平面，亚光表面既有平面也有曲面。手机壳体表面的缺陷类型多样，有划痕、边缘磕碰、凹坑、刀纹等，科技对待检测的手机壳体表面进行检查分析得出，要检测的手机壳体表面90%多的缺陷为划痕缺陷和孔洞边缘磕碰缺陷，因此未耒智能针对手机壳体高光表面和亚光表面的划痕缺陷以及亚光表面孔洞边缘磕碰缺陷的检测进行了深入研究，对于不同情况下的缺陷检测采用不同的照明方式以获取利于后续缺陷检测的清晰图像，针对不同情况下缺陷的特点采用不同的缺陷检测算法实现表面缺陷的检测。机器视觉的应用已非常普遍。重庆工业控制机器视觉自动化检测
机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。此外还有：自动光学检查；人脸识别；无人驾驶汽车；产品质量等级分类；印刷品质量自动化检测；文字识别；纹理识别；追踪定位等机器视觉图像识别的应用。机器视觉特点：摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像。湖南多显机器视觉公司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。
机器视觉发展趋势：机器视觉价格持续下降；目前，在我国机器视觉技术还不太成熟，主要靠进口国外整套系统，价格比较昂贵.随着技术的进步和市场竞争的激烈，价格下降已成必然趋势，这意味着机器视觉技术将逐渐被接受。机器视觉功能逐渐增多；更多功能的实现主要来自于计算能力的增强，更高的分辨率的传感器，更快的扫描率和软件功能的提高，PC处理器的速度在得到稳步提升的同时，其价格也在下降，这推动了更快的总线的出现，而总线又反过来允许具有更多数据的更大图像以更快的速度进行传输和处理。
在智能输出的测试结果，这也是为测试结果，我们可以使用外部报警灯或其他外部报警设备提示，用户可以查看他们通过表格，图形等。机器智能软件可以自动分析和统计这一部分的数据，并生成相关的趋势曲线和图表。我们需要了解多组组合光、多站、多摄像机组合、自动装配线、伺服电机水平运动。机器视觉经典案例：手机硬质玻璃板检测：检测玻璃板崩边、划伤、黑点、透光、牙边、压伤等。字符缺陷检测：检测产品上喷印的字符、LOGO、标识等缺失、断裂、异物、颜色不均等。工业视觉检测采用工业视觉检测技术，可以使许多生产过程首先实现自动化。
测量单元的校准将会影响检测精度，因而受到特别重视。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置，可对摄像顶进行在线校准。检测系统以每40秒检测一个车身的速度，检测三种类型的车身。系统将检测结果与人、从CAD模型中撮出来的合格尺寸相比较，测量精度为±0.1mm。ROVER的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性，如车身整体外型、门、玻璃窗口等。实践证明，该系统是成功的，并将用于ROVER公司其它系统列汽车的车身检测。根据自动装卸机制，可以实现分工或单站检测。甘肃无风扇机器视觉设备
机器视觉系统检测设备也逐渐取代了人工检测。重庆工业控制机器视觉自动化检测
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。重庆工业控制机器视觉自动化检测
