视觉检测系统

视觉检测系统就是用工业相机代替人眼睛去完成识别.测量.定位等功能。一般视觉检测系统由相机、镜头、光源组合合成，可以代替人工完成条码字符、裂痕、包装、表面图层是否完整、凹陷等检测，使用视觉检测系统能有效的提高生产流水线的检测速度和精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，同时防止因为人眼疲劳而产生的误判。

图像部件

摄像机捕捉被检测物体的电子图像，然后将其发送到处理器进行分析。电子图像被转换成数字，表示图像最小的部分，即像素。图像显示的像素数量称作分辨率。图像的分辨率越高，包含的像素数量越多，进行检测时，图像的像素数量越多，检测结果越准确。

摄像机

视觉检测系统的摄像机有三个变量需要调整，以优化捕捉到的图像。它们是光圈、对比度和快门速度。

照明部件

正确的照明对帮助创建有效检测所需的对比度很关键。当对一件产品的正确系统设置进行评估时，设计师会花费相当多的时间用来确定检测所需的最佳照明。照明解决方案的类型、几何形状、颜色和强度应当提供尽可能强的对比。

软件工具

视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。

应用领域

工业自动化与制造业

产品检测与质量控制：机器视觉系统能够实时监测生产线上的产品，检测缺陷、测量尺寸、判别外观等，提高生产效率和产品质量。

汽车制造：机器视觉在汽车生产中有广泛应用，例如对车身、轮毂、座椅等零部件进行精确的检测、测量和质量控制。

医疗器械制造：机器视觉用于检测医疗器械的精度和质量，如检测外科手术器械的大小、形状、几何形态和表面缺陷。

半导体和电子器件制造：在元器件制造中，机器视觉系统检测到实际生产工艺过程中的不良胶水或者贴装位置等可能的缺陷。

智能安防

人脸识别：在安全领域得到广泛应用，包括门禁系统、身份验证、监控系统等，提高安全性和便利性。

行为分析：通过图像识别和分析，实现对异常事件的自动检测和报警，如监控区域的人员识别和车辆识别。

物流与包装

货物识别与追踪：通过机器视觉系统，实现货物的自动分类、盘点和分拣，提高运输效率。

包装完整性检测：机器视觉用于检测包装完整性，确保产品安全运输到目的地。

智能交通系统

车辆识别与车牌识别：为交通管理提供有力支持，如车辆识别、交通流量监测等。

交通信号识别：机器视觉系统能够检测并识别交通信号，确保自动驾驶汽车能够遵守交通规则。

医疗影像诊断

医学影像分析：如CT、MRI等图像的解读，辅助医生进行疾病诊断和治疗规划，提高诊断准确性和效率。

手术导航：提高手术的精准度和安全性。

农业与农产品质量检测

农作物监测：及时发现病虫害，为农业生产提供科学依据。

农产品分级与筛选：提高农产品的质量和价值，如蔬菜水果的外观检查、尺寸测量和分级等。

自动驾驶汽车

障碍物检测与避让：检测和识别路上的障碍物，帮助自动驾驶汽车避免碰撞。

车道保持和自动驾驶：识别道路标志、车道线和交通信号，以维持车辆在正确的车道上行驶。