缺陷檢測是工業(yè)上非常重要的一個應用，由于缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機器視覺算法很難做到對缺陷特征完整的建模和遷移，復用性不大，要求區(qū)分工況，這會浪費大量的人力成本。一個典型的機器視覺應用系統(tǒng)包括圖像、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊。深度學習在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越來越多的學者和工程人員開始將深度學習算法引入到缺陷檢測領域中，

機器視覺檢測設備

產(chǎn)品生產(chǎn)過程中，表面容易出現(xiàn)劃傷、劃痕、輥印、凹坑、粗糙、波紋等外觀缺陷，依靠人工檢測已經(jīng)無法滿足工藝和精度要求。AOI視覺檢測設備性能作用詳細介紹AOI視覺檢測設備（AtomaticOpticInspection）根據(jù)檢測原理分為2大類，一類使用激光laser作為檢測手段，另一類使用CCD鏡頭攝取圖像進行處理?；诠I(yè)視覺檢測技術原理的工業(yè)表面缺陷檢測系統(tǒng)能夠在線、高速掃描每個產(chǎn)品，形成高分辨率的片材圖像，進行實時的圖像處理，各種表面缺陷，并實現(xiàn)報警、報表統(tǒng)計、質(zhì)量分析和分揀等處理，有效提高缺陷檢測準確率，同時防止偽缺陷帶來的干擾。點擊咨詢

檢測界的扛把子丨正反面雙面檢測

  中國印刷檢測系統(tǒng)發(fā)展到今年已經(jīng)有快20個年頭了，在這些年中，從一開始大家將檢測系統(tǒng)作為終端檢測，清一色裝在檢品機上，代替人工做質(zhì)量檢測，到后來慢慢的在線檢測盛行，越來越多的人將檢測系統(tǒng)安裝在印刷機以及復合機上，從終端檢測慢慢變成了中間過程控制，隨著檢測系統(tǒng)的普及，越來越多新的使用方式也在逐漸開發(fā)出來，不同的行業(yè)，不同的工藝環(huán)節(jié)中，需要檢測的缺陷類型、檢測方式都會有不同的偏重，再也不是和從樣，同一套系統(tǒng)滿足所有應用環(huán)境了。顏色檢測的方法顏色檢測儀器顏色檢測儀器是利用顏色匹配原理對顏色進行檢測，帶標定、基準設定功能。

機器視覺的阿喀琉斯之踵：據(jù)麻省理工《技術評論》報道，來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發(fā)現(xiàn)了機器視覺算法的一個弱點：機器視覺會被一些經(jīng)過修改的圖像干擾，而人類可以很容易地發(fā)現(xiàn)這些圖像的修改之處機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：⒈ 檢測：又可分為高精度定量檢測（例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量）和不用量器的定性或半定量檢測（例如產(chǎn)品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測）。⒉機器人視覺：用于指引機器人在大范圍內(nèi)的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設備上（即料斗揀取問題）。至于小范圍內(nèi)的操作和行動，還需要借助于觸覺傳感技術。魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度。此外還有：1自動光學檢查2人臉識別3無人駕駛汽車4產(chǎn)品質(zhì)量等級分類5印刷品質(zhì)量自動化檢測6文字識別7紋理識別8定位......等機器視覺圖像識別的應用。