机器视觉在工业检测中的应用
机器视觉技术在工业视觉检测中的应用
机器视觉技术在工业视觉检测中的应用随着科技的不断进步，机器视觉技术在工业领域中的应用越来越广泛。
机器视觉技术是基于数字图像处理技术和模式识别理论，通过特定的硬件设备和软件系统对现实中的物体或场景进行数字化处理和分析的技术。
在工业领域中，机器视觉技术被广泛应用于工业视觉检测。
一、机器视觉在工业视觉检测中的应用工业视觉检测是指利用机器视觉技术对工业制品进行自动化检测和分类的技术。
它可以检测产品的各种缺陷和变形等问题，以保证产品质量和工业制造的效率。
机器视觉技术在工业视觉检测中的应用主要包括以下几个方面：1、产品缺陷检测机器视觉技术可以通过对产品进行数字化处理和分析，来检测出产品表面的各种缺陷，如异物、划痕、裂纹、凹陷等等。
同时还可以对产品的尺寸、公差等进行检测，以保证产品的质量稳定。
2、产品分类机器视觉技术可以通过对产品进行数字化处理和分析，快速地将产品进行分类。
对于制造工艺复杂的产品，机器视觉技术可以将其分成不同的类别，如尺寸、重量、颜色等多种分类标准，提高生产效率和准确度。
3、计数和识别机器视觉技术可以通过对产品进行数字化处理和分析，自动地对产品数量进行计数和识别。
对于产品数量众多的工厂和生产线，机器视觉技术可以提高生产效率和质量。
二、机器视觉在电子工业中的应用电子工业是机器视觉技术的一个重要应用领域。
机器视觉技术可以对电子产品的生产线进行自动化检测和分类，并且可以检查电子元器件的尺寸、形状和位置，确保产品的质量稳定。
1、CHIP芯片制造中的应用CHIP芯片是电子工业中的重要组成部分。
机器视觉技术可以通过对CHIP芯片的图像进行数字化处理和分析，检测出芯片表面的各种缺陷和变形等问题，如面积、形状、几何形态等，使芯片质量得到提高。
2、显示屏制造中的应用显示屏是电子工业中的另一个重要组成部分。
机器视觉技术可以通过对显示屏进行数字化处理和分析，检测出显示屏表面的各种缺陷和变形等问题，如像素显示、颜色显示、灰度、亮度、对比度等方面，使显示屏质量得到提高。
机器视觉技术在工业检测中的应用
机器视觉技术在工业检测中具有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：
1.瑕疵检测：机器视觉可以用于检测产品表面的瑕疵，如裂纹、划痕、
气泡等。
通过对产品图像进行分析和比对，可以实现高效快速的瑕疵检测。
2.尺寸测量：机器视觉可以用于测量产品的尺寸和几何参数，如长度、
宽度、直径等。
通过图像处理和计算算法，可以精确测量产品的尺寸，并与标准尺寸进行比对。
3.字符识别：机器视觉可以用于识别产品上的文字和标识，如序列号、
日期、条形码等。
通过图像处理和模式识别算法，可以快速准确地读取产品上的字符信息。
4.颜色检测：机器视觉可以用于检测产品的颜色，判断产品是否符合要
求。
通过对图像进行颜色分析和比对，可以实现对产品颜色的自动检测和分类。
5.精密组装：机器视觉可以用于辅助精密组装过程中的定位和对齐。
通
过对零部件图像进行分析和匹配，可以实现高精度的自动定位和对齐，提高组装效率和质量。
总的来说，机器视觉技术在工业检测中可以提高检测效率、减少人力成本，并
且可以实现对细微缺陷的准确检测和测量，提高产品质量和工艺控制水平。
机器视觉技术在工业质检中的应用
机器视觉技术在工业质检中的应用工业质检是生产过程中至关重要的环节，其目的是确保产品质量符合标准要求，并控制生产过程中的变异因素。
然而，传统的质检方式通常需要大量的人力、时间和资源，且容易产生误判和疲劳。
随着科技的发展，机器视觉技术在工业质检中得到了广泛的应用和发展。
机器视觉技术是一种通过使用电脑和摄像机组合，使机器能够模拟人类的视觉系统来获取、处理和解释图像的技术。
机器视觉技术在工业质检中的应用可以显著提高质检的效率和准确性。
它能够在短时间内快速地检查产品，并对可能存在的缺陷或问题进行识别和记录。
以下将介绍一些机器视觉技术在工业质检中的常见应用。
首先，自动识别和分类。
机器视觉系统可以通过图像处理和模式识别算法，自动检测和识别产品的属性，并将其分类为合格品或不合格品。
例如，在电子产品生产过程中，机器视觉技术可以帮助检测元器件的位置、方向和质量，以确保产品组装的正确性和稳定性。
其次，表面缺陷检测。
机器视觉技术可以通过对产品表面图像的分析，精确地检测和识别各种缺陷，如划痕、瑕疵、裂纹等。
这对于高精度要求的行业，如汽车制造、电子设备等，尤为重要。
传统的质检方式往往无法快速、准确地识别微小的缺陷，而机器视觉技术可以大大提高检测的准确性和效率。
第三，尺寸测量。
机器视觉技术可以通过对产品图像的测量和分析，实现对产品尺寸和形状的测量。
传统的尺寸测量方法通常需要使用测量工具和人工操作，费时费力且存在误差。
而机器视觉技术可以快速、准确地进行测量，可广泛应用于各种产品的尺寸检测，如食品包装、塑料制品等。
此外，机器视觉技术还可以应用于产品组装和包装过程中的质检。
通过使用机器视觉系统，可以实时监测和检测组装过程中的错误和问题，并及时进行调整和纠正，以保证产品的质量。
然而，机器视觉技术在工业质检中的应用也面临一些挑战。
首先，图像的质量可能受到光照条件、噪声干扰等因素的影响，从而影响检测的结果。
其次，对于复杂的产品和场景，机器视觉系统可能需要更多的算法和处理能力，才能达到可靠的质检效果。
基于机器视觉的缺陷检测技术在工业生产中的应用
基于机器视觉的缺陷检测技术在工业生产中的应用近年来，随着科技的飞速发展，机器视觉技术在工业生产中的应用越来越广泛。
其中，基于机器视觉的缺陷检测技术在工业生产中的应用具有重要的意义。
本文将探讨机器视觉技术在工业缺陷检测中的应用，包括其原理、优势和可行性。
首先，我们需要了解机器视觉技术基于何种原理实现缺陷检测。
机器视觉是通过图像传感器捕捉图像，然后利用计算机视觉算法对图像进行分析和处理。
在缺陷检测中，机器视觉技术通过提取和分析图像中的特征，对产品进行判别，以识别可能存在的缺陷。
这种技术基于图像处理和模式识别的原理，能够快速、准确地检测缺陷，并且减少了人工操作过程中的主观性。
机器视觉技术在工业生产中的应用具有多种优势。
首先，它具有高度灵活性和可扩展性。
通过改变机器视觉系统中的算法和设置，可以适应不同产品和不同生产环境的需求。
其次，机器视觉技术具有高速性和高精度。
相比于人工目检，机器视觉技术可以在短时间内快速检测出产品的缺陷，并且能够实现更高的检测准确性和一致性。
此外，机器视觉技术还具有自动化的特点，无需人工干预，大大提升了生产效率和产品质量。
在实际应用中，基于机器视觉的缺陷检测技术已经在许多工业领域得到了成功的应用。
例如，在制造业中，机器视觉技术可以用于检测产品表面的缺陷，如划痕、裂纹和变形等。
同时，它还可以检测产品的尺寸、形状和位置等参数，以确保产品的质量符合要求。
在电子行业中，机器视觉技术可以用于检测电路板的焊接质量和元器件的位置，以防止产品在使用过程中出现故障或损坏。
此外，机器视觉技术还可以应用于食品和药品领域，以检测产品中的异物、污染和缺陷，保障公众的食品安全和健康。
基于机器视觉的缺陷检测技术在工业生产中的应用是可行的。
首先，现代工业生产已经广泛采用自动化设备和流水线生产，这为机器视觉技术提供了广阔的应用场景。
其次，随着计算机处理能力和算法的不断提升，机器视觉技术的性能和可靠性也在逐渐增强。
此外，与传统的人工目检相比，基于机器视觉的缺陷检测技术还能提高生产效率、降低人力成本和减少人为错误的发生。
机器视觉的应用实例
机器视觉的应用实例一、引言机器视觉是一种利用计算机和数字信号处理技术对图像和视频进行处理和分析的技术，它已经在许多领域得到了广泛应用。
本文将介绍机器视觉的应用实例。
二、工业领域1. 检测产品质量在工业生产中，产品质量是非常重要的，而机器视觉可以通过对产品外观、尺寸等方面进行检测，确保产品符合标准。
例如，在汽车制造过程中，机器视觉可以检测零件的尺寸是否符合规定，并且可以检测表面缺陷和裂纹等问题。
2. 智能物流管理机器视觉可以帮助物流公司提高效率，减少错误率。
例如，在货物分类过程中，机器视觉可以自动识别货物类型并将其分配到正确的位置。
3. 无人化生产随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始采用无人化生产模式。
机器视觉在这个过程中发挥着重要作用。
例如，在半导体制造过程中，机器视觉可以自动检测芯片表面是否有缺陷，并将不良芯片排除在外。
三、医疗领域1. 诊断疾病机器视觉可以帮助医生更准确地诊断疾病。
例如，在眼科领域，机器视觉可以自动识别眼底图像中的异常情况，并提供有关患者眼部健康的详细信息。
2. 手术辅助机器视觉可以帮助医生进行手术。
例如，在微创手术中，机器视觉可以提供高清晰度的图像，帮助医生更好地了解手术区域的情况。
3. 药物开发机器视觉在药物开发过程中也发挥着重要作用。
例如，在药物筛选过程中，机器视觉可以自动分析药物对细胞的影响，并确定哪些化合物具有治疗潜力。
四、安防领域1. 监控系统机器视觉可以帮助安防公司提高监控系统的效率和准确性。
例如，在公共场所安装摄像头后，机器视觉可以自动检测异常行为并向警方发送警报。
2. 人脸识别人脸识别是一种广泛应用的技术，它可以用于身份验证、考勤管理等方面。
机器视觉可以通过对人脸图像的分析和比对，实现高效准确的人脸识别。
3. 智能家居随着智能家居技术的发展，机器视觉也开始在这个领域发挥作用。
例如，在智能门锁中，机器视觉可以自动识别家庭成员，并允许他们进入房屋。
五、结语机器视觉是一种非常有前途的技术，它已经在许多领域得到了广泛应用。
机器视觉在工业检测领域的应用案例和技术实现
机器视觉在工业检测领域的应用案例和技术实现随着科学和技术的不断发展，现代工业生产的效率和质量需求也逐渐提高。
而在工业生产中，各种机器设备的稳定性和精度是工业生产质量的关键因素之一。
因此，为保证工业生产的高效和优质，机器视觉技术应运而生，并逐渐在工业检测领域应用。
机器视觉技术是一种自动化检测技术，可实现对制造过程或成品质量的在线、实时监测和统计分析。
它可以帮助工业制造企业快速准确地检测产品缺陷，提升产品质量和生产效率，降低人工检测成本，实现全自动化生产。
以下将从机器视觉技术的应用案例和技术实现两个方面，探讨工业检测领域的机器视觉技术。
应用案例1. 光学成像技术应用案例浮点半导体制造是非常复杂的过程。
常规的生产质量检测往往需要大量的劳动力和时间。
通过应用光学成像技术，可以提高生产效率和质量，减少生产成本。
光学成像技术利用了光的物理特性，对微观结构进行成像，并通过图像处理和分析来确定质量。
通过这种技术，可以进行多种检测，如缺陷检测、精度检测和形状检测等。
2. 监控摄像技术应用案例监控摄像机技术常用于安全监测和追踪，其重要性可想而知。
在工业生产环境下，监控摄像机技术也可用于生产线质量检测和产品检测，如细节缺陷和表面缺陷等。
监控摄像技术的优点是可以在生产线的任何地方进行实时检测，而且不需要专业人员处理数据，从而实现自我监测和发现问题。
技术实现1. 视觉检测系统视觉检测系统是机器视觉技术的核心，它可以自动完成检测和测量功能。
目前，视觉检测系统一般应用于汽车制造、电子制造、食品和瓶装等行业。
视觉检测系统的核心是图像识别和处理。
它可以对图像进行采集、滤波、分割、特征提取和分类等操作。
采集到的图像将通过数字信号传递到计算机系统中的视觉检测软件，在进行分析和判断后，给出一个结果。
2. 3D扫描仪3D扫描仪可用于制造和产品设计的质量检测，是将产品的三维点云数据进行超精度测量并不断优化精度和模型设计。
通过对物体进行3D扫描，扫描仪可以随时记录每个点的坐标和颜色等属性。
机器视觉技术在工业视觉检测中的应用
机器视觉技术在工业视觉检测中的应用随着工业生产的不断发展，工业视觉检测逐渐成为一个重要的领域。
而机器视觉技术的出现，不仅提升了工业视觉检测的准确性和效率，也进一步推动了工业生产的智能化和自动化。
机器视觉技术是指通过计算机和数字图像处理技术，对图像进行处理，从而实现对物体的检测、识别、测量等分析。
在工业视觉检测中，机器视觉技术主要应用在以下几个方面：一、质量检测质量检测一直是工业生产中非常重要的环节，机器视觉技术在此方面也可以发挥重要作用。
它可以通过检测产品表面缺陷、尺寸、形状、颜色等特征，实现对产品质量的评估。
不仅可以极大地提高质量检测的准确性，而且可以大幅度减少人力成本和时间成本。
例如，对于大批量生产的电子元件、汽车零配件等，机器视觉技术的应用可以实现对每一个产品的100%检测，确保生产出的产品符合质量标准。
二、自动化控制机器视觉技术还可以用于自动化控制。
它可以通过摄像头从物体表面获取数据，然后通过计算机进行处理并做出相应的指令，控制机器的行动。
例如，汽车生产线上的机器手臂、焊接机器人等都需要通过视觉输入来进行操作。
在这种情况下，机器视觉技术可以帮助机器手臂、焊接机器人更准确地抓取、定位工件等。
三、智能识别机器视觉技术还可以用于对工业生产中出现的异常情况进行识别与判别。
例如，当一个机器在工作时发出异常声音，机器视觉技术能够通过摄像头获取到机器的状态以及工作环境的情况，判断出异常的原因，以便及时进行故障排除。
总之，机器视觉技术在工业检测领域的应用非常广泛，不仅可以极大地提高工业生产的效率和准确性，还可以促进工业生产向着智能化和自动化方向不断发展。
预计未来机器视觉技术的应用将会越来越广泛，且准确率会越来越高。
机器视觉在工业中的应用
机器视觉在工业中的应用在当今的工业领域，机器视觉技术正以惊人的速度发展，并在生产流程中发挥着日益重要的作用。
简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的“眼睛”和“大脑”，能够对物体进行识别、测量、检测和定位等操作。
机器视觉系统通常由图像获取设备（如相机）、图像处理软件、执行机构以及相关的硬件设备组成。
其工作原理是通过相机获取物体的图像，然后利用图像处理软件对图像进行分析和处理，提取出有用的信息，最后根据这些信息控制执行机构完成相应的任务。
在工业生产中，机器视觉的应用范围非常广泛。
其中，质量检测是一个重要的应用领域。
在传统的生产线上，产品质量的检测往往依赖人工进行，这不仅效率低下，而且容易出现漏检和误检的情况。
而机器视觉技术能够快速、准确地对产品的外观、尺寸、形状等进行检测，大大提高了检测的效率和准确性。
例如，在电子制造业中，机器视觉可以检测电路板上的元件是否安装正确、焊点是否良好；在汽车制造业中，机器视觉可以检测车身的漆面是否有瑕疵、零部件是否符合规格。
机器视觉在工业中的另一个重要应用是零件识别和分类。
在大规模的生产中，往往需要对大量的零件进行快速准确的识别和分类。
机器视觉系统可以通过对零件的形状、颜色、纹理等特征进行分析，实现自动化的识别和分类。
这不仅提高了生产效率，还降低了人工操作带来的错误率。
此外，机器视觉还被广泛应用于工业机器人的引导和定位。
工业机器人在执行任务时，需要准确地知道被操作物体的位置和姿态。
机器视觉系统可以通过对物体的识别和定位，为机器人提供准确的坐标信息，从而引导机器人完成抓取、装配等操作。
这使得工业机器人能够更加灵活、高效地完成复杂的任务，提高了生产的自动化水平。
在印刷和包装行业，机器视觉也有着重要的作用。
它可以检测印刷品的颜色、套印精度、图案完整性等，确保产品的质量符合标准。
同时，在包装过程中，机器视觉可以对产品的包装位置、标签贴附情况进行检测，保证包装的准确性和一致性。
机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用-深圳市视清科技有限公司
机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用一、机器视觉工业检测系统类型机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。
机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。
此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。
机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。
二、机器视觉在质量检测中的应用实例机器视觉系统在质量检测的各个方面得到了广泛的应用，例如：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。
在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。
以频闪光作为照明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。
视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化，消除过载和过热的危险。
将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。
用微波作为信号源，根据微波发生器发出不同波涛率的方波，测量金属表面的裂纹，微波的波的频率越高，可测的裂纹越狭小。
三、同个实用机器视觉系统1、基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。
检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装。
一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。
机器视觉技术在工业自动化中的应用
机器视觉技术在工业自动化中的应用近年来，随着工业自动化水平的不断提高，机器视觉技术在工业生产中的应用越来越广泛。
机器视觉技术利用计算机和摄像机等设备对图像进行分析处理，从而实现自动化检测、识别和控制。
它具有高效、精确、耐用等优点，被广泛应用于工业领域的质量控制、物流管理、安全监控等方面。
一、自动化检测机器视觉技术在工业自动化中最主要的应用就是自动化检测。
传统的人工检测存在差错率高、速度慢、工作强度大等问题，而机器视觉技术可以快速、准确地检测出产品的各种缺陷，如表面缺陷、孔洞、裂纹等，从而保证产品质量。
这样有效地减少了因质量问题带来的损失，提高了工业生产的效率。
以半导体行业为例，半导体产品在生产过程中需要经过多道工序，每道工序都需要进行检测。
传统的方法需要人工对每一个产品进行检测，费时费力且存在差错率，而机器视觉技术则可以通过高速摄像机和算法快速识别出产品缺陷，大大提高了检测效率和准确性。
二、物流管理物流管理是现代工业生产中非常重要的环节。
随着工业自动化的不断发展，物流管理也越来越依赖于机器视觉技术。
机器视觉技术可以通过对货物的拍摄和分析，实现自动化物流管理，如货物的分拣、装卸、仓储等操作。
以快递行业为例，快递员通常需要在极短的时间内完成大量的订单，而机器视觉技术可以通过识别包裹上的条形码或二维码，自动完成订单的分拣和发送，从而大大提高了工作效率。
同时，机器视觉技术还可以对仓库内的货物进行自动化管理和定位，避免货物丢失或混乱。
三、安全监控在工业生产过程中，安全问题非常重要。
机器视觉技术可以通过智能监控来实现对工厂内的人员和设备的安全管理，如监测生产线上的机器是否正常运转、是否有异常情况等。
以石油化工行业为例，传统的安全检测通常需要人工进行，难以达到实时监测的效果，而机器视觉技术可以通过拍摄和分析图像，实现对生产过程中的安全隐患进行实时监控，及时预防事故的发生。
综上所述，机器视觉技术在工业自动化中扮演着越来越重要的角色。
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OK品
NG品
电子 行业
目的
方案
IC尺寸测量
测量IC各个引脚长度和间距
方法
IC 引脚是比较脆弱的部件， 在生产和传输过程中，都会 由于意外操作而产生弯曲、 折损、折断等等问题。要保 证最终的产品质量，在出厂 前通过在生产线上配备机器 视觉系统，自动测量出引脚 的长度和间距就可以判断出 该产品是否有上述的不良现 象，及时有效的将不良产品 剔除，保证产品质量。 适用领域
功则说明产品有缺陷。 性能 检测速度：60mm/s 检测时间：4~5件/秒 检测精度：0.02mm
立刻检测到，同时会发
OK 出报警信号。
汽车 机械
目的
线上有多种型号的轮毂
混杂，需要根据不同型号进 行分类。在流水线上安装一 适用领域 件等等的测量。
No.10
适用于汽车行业的轮毂、钣金
相机：MV-VD078SM （1024×768、1/3″、USB黑白 CCD） 镜头：AFT-2514MP 光源：AFT-RL12068W PC：MV-VS820嵌入式处理器 软件：MV-MVIPS机器视觉图像 处理软件
检测效果 当轴承中有滚珠缺失或 者滚珠破损时，软件会
典型的机器视觉系统构成：
工业相机和镜头 图像采集卡
图像处理单元
光源
传感器(根据需要)
应用行业
塑胶行业
食品行业
半导体行业
五金行业
汽车行业
光伏行业
医药行业
模具行业
五金塑胶行业
五金件种类繁多，形状多样，大小不一，人工检测和分拣的工作十分繁杂而 且容易出错，不但给企业造成很大浪费而且容易使企业声誉受到损害，机器视觉 检测系统不但可以做到零出错率而且节约了人工成本，对于提高产品质量起到了 不可替代的作用。
型号识别/读取等等。
系统配置 相机：MV-1300UM 3台 （USB、1280×1024、1/2″、 黑白） 镜头：AFT-3514MP 3只
检测效果 性能 检测速度：60mm/s OK 放大图片 检测时间：4~5件/秒 检测精度：0.02mm
光源：组合LED光源 PC：MV-VS800嵌入式处理器 软件：高性能机器视觉图像处 理软件
软件：MV-MVIMS机器视觉图像
处理软件
医 药 行 业 目的
方案
药片包装检测
检测药品包装质量
方法
使用彩色面阵相机，对传送 带上的药品包装进行检测， 判断是否有混装、漏装、药 适用领域
No.7
适用于医药行业的各种药粒包 装检测，包括胶囊、药片、食 品包装等等。
No.6
适用于电子、机械、半导体等 行业的精密零件尺寸测量。
系统配置 相机：MV-VD200SM （1600×1200、1/2″、USB黑
白CCD）
检测效果 性能 检测速度：3个/s 检测时间：3~4件/秒 检测精度：0.02mm 镜头：AFT-2514MP 光源：组合LED光源 PC：MV-VS820嵌入式处理器
来，同时会输出报警信
检测效果 号。 性能 检测速度：1件/秒 OK 脏污 划伤 印刷不良 检测精度：<0.04mm2
电子 行业
目的
方案
电容器检测
检测电容导线的不良
方法
电容器在生产中由于一些工 艺原因会导致两根导线会出 现歪斜的状况。在本方案中， 我们通过测量电容器两根导 线的位置关系（是否与底面 垂直）来检测电容器导线是 否存在不良问题。如果存在 系统配置 适用领域 芯片引脚缺陷等检测。
功能，更重要的是它能完成人眼所不能胜任的某些工作。 。 在工业生产过程中，相对于传统检验方法，机器视觉技术的 最大优点是快速、准确、可靠与智能化，对提高产品检验的一致 性、产品生产的安全性、降低工人劳动强度以及实现企业的高效
安全生产和自动化管理具有不可替代的作用。
机器视觉系统组成
机器视觉系统是基于机器视觉技术为机器或自动化生产线建立的一套视觉系统。
No.4
适用于电子行业的电容器、IC、
相机：MV-VD078SM （1024×768、1/3″、USB黑白 CCD） 镜头：AFT-2514MP 光源：AFT-RL12068W PC：MV-VS800嵌入式处理器 软件：MV-MVIPS机器视觉图像 处理软件
汽车 机械
目的
方案
轴承检测
检测轴承滚珠缺陷
方法
旋转台上装载有 6 个轴承，相 机固定于旋转台上方，每当 轴承旋转到相机正下方位置 后相机采集图像，并同时进 行检测。检测方法基于“模 版比对”，模版由标准产品 创建，当无法与模版比对成 系统配置 适用领域 件、塑胶件等等产品。
No.9
适用于轴承、齿轮、钣金加工
吸管有无检测
生产日期检测
药品有无检测
产品分选检测
标志物检测
奶粉勺有无检测
电子 行业
目的 方案
数码管检测
检测数码管字符缺陷
方法 使用高分辨率面阵相机， 对数码管表面字符进行 检测，判断是否存在字 符不良产品。采用红色 环形光进行落射照明 ， 保证图像质量清晰，配 合高效视觉软件快速检 系统配置 适用领域
No.11
适用于太阳能行业的硅片丝印
系统配置 相机：MV-VD500SM （2592×1944、1/2.5″、USB
黑白CCD）
检测效果 性能 检测速度：3片/s 定位前 定位后 检测精度：0.01mm 镜头：AFT-2514MP 光源：组合LED光源 PC：MV-VS820嵌入式处理器
软件：MV-MVICS机器视觉图像
No.1
适用于塑胶数码管、LCD数码 管、仪表板、键盘等产品。
相机：MV-VD120SM(USB2.0、 1280×960、1/2″黑白CCD)
检测效果
测字符。 性能 检测速度：3件/秒
镜头：AFT-2514MP
光源：（明场/暗场） PC：MV-VS800嵌入式处理器 软件：MV-MVIPS机器视觉图像
软件：MV-MVIPS机器视觉图像
处理软件（颜色检查）
医药 行业
目的
方案
药瓶标签检测
检测药瓶标签印刷质量及产品 型号
No.8
适用领域 适用于医药行业产品标签检测、
方法
使用3 台面阵相机组合，能够 对药瓶进行 360°拍摄，确保 能够获取到标签图像，然后 对标签的印刷字符进行读取， 判断印刷质量并识别型号。
OK
NG
检测精度：<0.04mm2
处理软件（OCR、缺陷检测）
电子 行业
目的
方案
纽扣电池检测
检测纽扣电池型号，并且统计 电池数量
No.2
适用领域 适用于电子行业元器件检测、 计数、电路板组装等检测。
方法
使用高分辨率面阵相机， 检测整个料盘中 144颗纽 扣电池的型号是否有错 误以及型号是否清晰 ， 并且统计出电池总数 。 同时，将统计到的数据 自动保存成 excel 格式文
型号识别
计数
检测速度：3件/秒
电子 行业
目的 方案
iPhone手机后盖检测
检测iPhone手机后盖上logo印 刷质量 方法 使用高分辨率线阵相机 扫描手机后盖，得到高 精度图像。再与标准模
No.3
适用领域 适用于手机、手表、电子等行 业的高精度外观检测以及高速 尺寸测量。
版进行比对，就可检测
出印刷质量是否合格 。 对于不良产品，软件会 自动将缺陷位置标记出 系统配置 相机：MV-LC6K40线阵相机 （6144×1） 镜头：MV-LCL50（50mm镜头、 近摄接圈） 光源：AFT-LL86160白色线光源 PC：酷睿双核（PCI-e插槽×1） 软件：高性能线扫描图像处理 软件 输出：1路数字输出
对箱内的饮料瓶进行计数， 如果合格则不做处理，不合 格则发出报警。 系统配置 相机：MV-VD078SM （1024×768、1/3″、USB黑白 CCD） 镜头：AFT-2514MP 性能 光源：AFT-RL12068W PC：MV-VS820嵌入式处理器 软件：MV-MVICS机器视觉图像 处理软件
处理软件
食品 行业
目的
方案
饮料瓶数量检测
检测包装箱内饮料瓶的 数量
方法
在皮带传送线的正上方安装 CCD ，装有饮料瓶的包装箱随 着皮带运动， CCD 对每个箱子 适用领域
No.12
适用于饮料包装计数、药瓶包 装计数、食品包装计数等等的 计数方面应用。
拍照一次，采集到图像并且
CCD）
镜头：AFT-0614MP 光源：组合LED光源 PC:MV-VS800嵌入式处理器
软件：MV-MVICS机器视觉软件
太阳 能
目的
方案
电池片定位
电池片定位及校正
方法
在电池片进行串焊时，成串 的电池片要完全对齐才能保 证焊接的电池组性能达到要 求。所以，在机器人抓取并 放置电池片的过程中需要对 电池片进行定位来校正最终 放置的位置，我们采取机器 视觉的方法计算出需要平移 及旋转的角度，将这些信息 传递给机器人，机器人再对 电池片进行校正。 适用领域 以及电池片串焊定位。
系统配置 相机：MV-VD200SM（USB、黑白） 镜头：AFT-0814MP 光源：机器视觉LED光源 PC：MV-VS820嵌入式处理器 软件：MV-MVIPS机器视觉图像 处理软件 输出：2路数字IO输出。
检测效果
件，方便品质控制和管 理。 性能 最大视野：280mm×370mm
品破损等缺陷。
系统配置 相机：MV-VD040SC彩色相机 （744×480、1/3″、彩色CMOS）
镜头：AFT-1614MP 16mm镜头
检测效果 性能 最大视野：80mm×60mm 检测时间：3~4件/秒 检测精度： <0.04mm2 光源：白色环形光源，明场照 明。 PC：MV-VS800嵌入式处理器