导读：传统的工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不精确。 

当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。

产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品最终的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。

机器视觉智能检测系统

应用表面缺陷检测系统，提高了检测的准确度和效率。那么，在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。

首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析；

第二，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类；

第三，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确和精确。

通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。

自动化检测流程图

利用机器视觉技术提高了用户生产效率，使得生产更加细致化，分工更加明确，同时，减少了公司的人工成本支出，节省了财力，实现机器智能一体化发展

机器视觉检测技术有哪些分类?

为了适应现今这个发展越来越快的社会，机器视觉检测技术是必不可少的。在一些不合适人类工作的环境场所机器视觉就可以代替人类进行。机器视觉检测技术分类：

(1)一般来说，机器视觉检测技术依照检测功用可区别：定位、缺点检测、计数/遗失检测、尺度丈量。

(2)机器视觉检测技术依照其装置的载体可分为：在线检测体系和离线检测体系。

(3)依照检测技能区别，一般有立体视觉检测技能、斑驳检测技能、尺度丈量技能、OCR技能等。

机器视觉检测技术在于消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺点，以保证商品的功用和性能至关重要。因而现已被广泛用于各大职业的商品缺点检测、尺度检测中。如使用视觉体系能进行商品多种项目的检测，用视觉体系检测电子部件的缺点或偏移的针脚，用视觉体系丈量注射器部件形状或区别颜色来进行检查错误安装等。

机器视觉检测技术在交通职业的车牌辨认和流量检测、药品职业的包装检测、饮料职业的容量检测和外包装检测、烟草职业的烟标检测和外包装检测、汽车职业的安装检测、打印职业的打印质量检测、纺织职业的布疋瑕疵检测、五金职业的螺丝钉检测、运输职业的货品分拣、食品职业的生果分拣、电子职业的焊接检测和安装定位、钢铁职业的钢板外表缺点检测、智能读表、智能抄表等都有应用。

机器视觉检测技术根据机器视觉图画处置技能之视觉检测技能，对商品全体进行自动检测，关于控制商品品质保障商品质量有着非常重要的效果，能够避免不合格商品的外流，然后进步公司的核心竞争力。公司取得的不仅仅是社会效益，其机器视觉检测技术现已为众多公司带来了实质性的经济效益。

无人工厂离不开机器视觉

深圳辰视智能科技有限公司是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业，是由一支中国科学院机器视觉技术研究的精英团队在深圳创立。

辰视智能拥有基于深度学习的三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的核心技术，并研发了机器人三维视觉引导系统 、机器人二维视觉引导系统、三维检测系统、产品外观检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。以高效·低成本·模块化的方式为自动化集成商、自动化设备厂商、机器人厂家提供机器视觉的相关解决方案。

辰视智能致力于技术的不断研究、创新、突破，为合作伙伴提供世界领先的机器视觉产品及技术。

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