机器视觉的概念和主要应用
机器视觉打光原理
机器视觉打光原理一、引言机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过使用相机和计算机算法，使机器能够“看见”并理解图像。
而打光是机器视觉中的一个重要步骤，它能够通过控制光源的亮度和方向，提高图像的质量和对比度，从而更好地进行图像处理和分析。
本文将介绍机器视觉打光原理的基本概念、方法以及应用。
二、机器视觉打光的基本概念1. 光源选择：机器视觉打光的第一步是选择合适的光源。
常用的光源有LED灯、荧光灯、激光等。
不同的光源具有不同的特性，如亮度、颜色、方向性等，需要根据具体应用场景选择合适的光源。
2. 光源亮度控制：光源的亮度对图像的质量和对比度有着重要影响。
在机器视觉中，通过调节光源的亮度可以使图像中的目标物体更加清晰可见。
一般来说，亮度越高，图像中的目标物体越明亮，但是过高的亮度也可能导致图像过曝。
因此，需要根据具体场景和需求来控制光源的亮度。
3. 光源方向控制：光源的方向性也是机器视觉打光中需要考虑的因素之一。
合理的光源方向可以强调目标物体的轮廓和细节，提高图像的对比度。
通常情况下，光源应该与相机的视线垂直或接近垂直，以避免产生阴影和反射。
三、机器视觉打光的方法1. 平面光源：平面光源是一种常用的机器视觉打光方法，它能够提供均匀的光照，并减少阴影的产生。
平面光源一般由多个光源组成，光源之间的距离和位置需要根据具体需求来确定。
通过调节光源的亮度和方向，可以使目标物体在图像中呈现均匀明亮的效果。
2. 斜面光源：斜面光源是一种通过调节光源方向来强调目标物体轮廓和细节的打光方法。
斜面光源将光线从一个方向斜射到目标物体上，通过产生明暗交替的效果，使目标物体的边缘更加清晰可见。
这种打光方法常用于检测目标物体的表面缺陷和凹凸不平。
3. 透射光源：透射光源是一种通过透射光线来打光的方法。
它可以通过透明或半透明的材料将光线引导到目标物体上，从而提高图像的对比度和清晰度。
透射光源常用于表面光洁度检测、透明物体检测等应用场景。
机器视觉识别技术的概念和特点
机器视觉识别技术的概念和特点【知识专栏】深度探索：机器视觉识别技术的概念和特点1. 引言机器视觉识别技术是人工智能领域中的一项核心技术，其应用广泛涉及到计算机对图像和视频进行分析、理解和识别。
随着计算机硬件性能的不断提升和算法的不断优化，机器视觉识别技术在科研、工业生产、医疗健康、安防监控等领域发挥着越来越重要的作用。
2. 机器视觉识别技术的概念和定义机器视觉识别技术是指计算机通过对图像或视频的分析和处理，从中提取出有意义的信息，并进行模式识别、物体检测等任务的技术。
它可以模拟人类视觉系统，实现对图像中的目标、形状、颜色等信息的理解和识别。
3. 机器视觉识别技术的特点3.1 高度自动化机器视觉识别技术使用计算机进行图像处理和分析，能够自动地从海量图像或视频中提取和识别出目标物体。
通过算法的优化和机器学习的应用，识别结果具有较高的准确性和可靠性。
3.2 大规模数据处理能力机器视觉识别技术需要对大量的图像或视频进行处理和分析，需要具备大规模数据的处理能力。
利用分布式计算、图像识别芯片等技术手段，可以实现对海量数据的高效处理和识别。
3.3 多样化的应用场景机器视觉识别技术在各个领域都有广泛的应用，例如智能安防监控、工业自动化、医疗影像诊断、无人驾驶等。
不同应用场景对机器视觉识别技术的要求不同，需要根据具体任务进行算法的调整和优化。
3.4 持续创新和进化随着科学技术的发展和社会需求的变化，机器视觉识别技术也在不断创新和进化。
深度学习的兴起使得机器视觉识别技术在目标检测、图像分类等任务上取得了显著的进展，同时也带来了更高的计算复杂度和数据需求。
4. 我对机器视觉识别技术的个人观点和理解在我看来，机器视觉识别技术是一项具有广阔前景的核心技术。
它能够模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的高效处理和理解。
随着计算机硬件性能的不断提升和算法的不断优化，机器视觉识别技术在各种应用场景中都有着巨大的潜力和机遇。
然而，我也认识到机器视觉识别技术目前还存在着一些挑战和问题。
工业视觉是什么原理的应用
工业视觉是什么原理的应用一、工业视觉的概念工业视觉（Industrial Vision），又称机器视觉、计算机视觉，是利用计算机、摄像机和其他相关设备来模拟人类视觉感知并进行图像识别与处理的技术。
它通过采集、处理和解析图像，从而实现对物体的自动检测、测量和分析，广泛应用于工业自动化、质量控制、物体识别以及机器人和自动驾驶等领域。
二、工业视觉的原理工业视觉的应用原理主要包括图像采集、图像处理和图像识别等过程。
1. 图像采集图像采集是工业视觉的首要步骤，通过使用摄像机或图像传感器等设备对待测物体进行图像采集。
常用的图像采集设备有CCD摄像机、CMOS摄像机和线阵扫描仪等。
图像采集时需要考虑光照条件、相机参数以及工作环境等因素，以获得清晰、准确的图像。
2. 图像处理图像处理是指对采集到的图像进行预处理、增强、滤波、分割、拼接等一系列算法和方法的处理过程。
通过图像处理，可以提高图像的质量，对图像进行去噪、增强边缘检测等操作，以便后续的图像识别和测量。
3. 图像识别图像识别是工业视觉中最核心的部分，它通过对处理后的图像进行特征提取和模式匹配，实现对物体的自动检测和识别。
常用的图像识别算法包括边缘检测、特征点匹配、模板匹配、形状匹配和神经网络等。
通过这些算法，可以实现对产品缺陷、外观缺陷、二维码、条形码等进行检测和识别。
4. 控制输出工业视觉系统还需要将检测到的结果通过控制输出进行反馈，以实现对生产过程的控制和管理。
控制输出一般通过PLC、机器人控制系统、图形界面等方式实现。
三、工业视觉的应用1. 质量控制工业视觉在质量控制方面具有广泛应用。
通过对产品外观缺陷、尺寸偏差、正反面识别等进行检测和判断，可以提高产品质量的一致性和稳定性，减少人工检验的误差，并提供可追溯性。
2. 自动导航工业视觉在自动导航领域有重要应用。
例如，在无人驾驶领域，工业视觉可以通过识别道路标志、交通信号和障碍物等，实现车辆的自主导航和防撞功能。
人工智能的概念研究内容应用领域
人工智能的概念研究内容应用领域
一、人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用系统的一门新的技术科学。
它是研究有组织的智能体的设计和实现的一门多领域交叉学科，涉及
计算机科学、神经科学、心理学、语言学、生物学等多个学科。
主要研究
的内容包括：智能体的行动策略、知识建模、感知和识别技术、机器思考、语言理解和机器翻译等，主要应用于模拟人类智能的机器，即“人工智能
机器”。
二、人工智能的研究内容
1.机器视觉：机器视觉技术模仿人类机体的视觉能力，包括图像采集、图像处理和图像分析。
它为机器提供了一种依据图像获取信息的能力，是
机器感知的基础技术，它可以被用于实现自动监控与检测，是各种机器人
及其它计算机应用系统的基础技术之一
2.语音识别：语音识别技术，又称自然语言处理，是指将模拟人类语
言的机器语言，通过语音识别系统，实现人机交互的一种技术。
它是人工
智能中的重要技术，它可以通过机器识别人类语音中的信息，将语音信号
转化为计算机能够理解的文本信息，从而实现语音信息的传输和自动处理
等功能。
机器视觉与机器人视觉的比较
机器视觉与机器人视觉的比较机器视觉和机器人视觉都是现代人工智能领域中热门的研究方向，虽然两者有所重合，但本质上是不同的概念。
机器视觉是计算机视觉领域中重要的一个分支，着重于模仿人类视觉进行图像和视频的处理。
机器人视觉则侧重于策略性的实时感知，它与机器人本身联动，通过视频和传感器来感知周围环境。
本文将就这两种领域进行区分和比较。
1.理论知识点在机器视觉的算法中，最常见的是形态学算法，这是一种对图像形状和结构进行分析的算法。
在机器人视觉中，运用的理论知识点有两个：计算机视觉以及机器人学。
机器人学理论涉及机器人的构造和运动学，能够为机器人运动学和控制提供基础，以及空间推算的原理。
同时，机器学习技术也是两者都需要用到的技术，例如神经网络、支持向量机、决策树等。
2.应用领域相对于机器人视觉而言，机器视觉的应用场景更为广泛，如图像识别、车牌识别、人脸识别、虚拟现实和游戏等领域。
而机器人视觉则更多地应用于采集数据，检测和定位物体或者场景，以及在机器人导航、拾取和定位等任务中起到了重要的作用。
3.系统结构机器视觉和机器人视觉的系统结构也是不一样的，机器视觉更注重于计算机和传感器之间的数据交互，而机器人视觉更重视机器人和周边环境的交互。
在机器视觉的应用场景中，一般使用计算机（CPU）和图形处理器（GPU）的结合，搭建出的图像处理系统，再通过摄像头传感器采集图像数据进行处理和分析。
在机器人视觉的应用场景中，机器人自带检测和测距的传感器进行实时反馈，与机器人的关节控制结合就能实现机器人相关动作。
4.算法技术机器视觉的算法技术包括但不限于：边缘检测、滤波、二值化、形态学和特征提取等等，同时，还有神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度学习等算法技术。
机器人视觉的算法技术涉及的方面更多，包括运动策略、物体识别以及模式识别等多个方面。
5.应用效果在应用效果上，机器人视觉的效果因受到许多因素的影响可能会更为复杂和多样化，但是基本上是算法技术的体现。
机器视觉的概念一发展历史
机器视觉的概念一、发展历史机器视觉起源于1951年Neumann用计算机分析二维图像；20世纪60年代ROBERT分析三维图像；随着电视摄像技术与计算机技术发展而于20世纪70年代中后期发展。
1975年第一次出现计算机视觉（Computer Vision,CV）这个概念。
1977年美国麻省理工David Marr教授提出机器视觉理论后得到较大发展，把视觉分为三个层（即目标与策略、表示与算法、硬件的实现），在理论方面分为三个层次（低中高分别对应于2、2.5、3维空间）。
由此机器视觉开始进入大发展时期，各种理论层出不穷，推动着技术的进步。
玖瑞科技（LOOKSMART)也于2012年进入机器视觉领域。
二、概念与特点机器视觉（Machine Vision,MV）常常也称之为计算机视觉（Computer Vision,CV），这是一对互相联系又有区别的一对概念。
广义地来讲，区别不大，两者都是指使用计算机和数字图像技术对客观事物图像进行理解、分析、处理和控制，故很多场合两者相互混淆使用，不加区分。
机器视觉（LOOKSMART)包括其字面的意思，即“视(LOOK)”和“觉(SMART)”两部分。
“视”就是看的到、看的清。
“觉”就是理解、分析、处理，就是看的明白。
合起来就是通过机器来获取数学意义上的清晰图像，并对图像进行理解、分析和处理，用于展示、控制等，即LOOKSMART，和玖瑞科技非常贴切。
机器视觉有以下特点：1、机器视觉技术是一项综合技术，包括但不限于数字图像理解分析及处理技术、机械工程技术、电气控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、数据传输存贮及控制技术、传感器技术、模拟及数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等，这些技术综合运用、相互协调才能成功构造出机器视觉应用系统。
2、机器视觉技术是一门实用的技术，其要求包括但不限于对工业现场恶劣环境的适应、通用的工业接口、要求不太高的现场工人操作、较强的容错能力和安全性，较强的鲁棒性，以及客户能接收的较低成本（经济性），这些要求均要全部满足才能为客户所接收。
机器视觉公司面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与理解1. 什么是机器视觉？请简述其基本原理和主要应用领域。
- 解析：面试官希望通过这个问题了解应聘者对机器视觉基本概念的理解。
应聘者应能够清晰定义机器视觉，并举例说明其在工业、医疗、农业等领域的应用。
2. 请解释什么是图像处理？它与机器视觉有何区别和联系？- 解析：这个问题考察应聘者对图像处理和机器视觉关系的理解。
应聘者应能够区分两者，并说明图像处理是机器视觉的重要组成部分。
3. 描述图像的分辨率、像素和灰度级之间的关系。
- 解析：这是一个基础的图像知识问题，考察应聘者对图像基本参数的理解。
4. 请说明什么是边缘检测？常用的边缘检测算法有哪些？- 解析：这个问题考察应聘者对边缘检测概念和常见算法的掌握程度。
5. 什么是特征提取？请举例说明在机器视觉中常用的特征提取方法。
- 解析：特征提取是机器视觉中的重要环节，面试官希望了解应聘者对这一概念的理解和实际应用。
二、算法与技术6. 请解释什么是卷积神经网络（CNN）？它在机器视觉中有什么作用？- 解析：CNN是机器视觉中常用的深度学习算法，面试官希望了解应聘者对这一技术的掌握程度。
7. 请简述YOLO算法的基本原理和优势。
- 解析：YOLO是一种目标检测算法，面试官希望通过这个问题考察应聘者对目标检测算法的理解。
8. 什么是SIFT算法？请说明其在图像匹配中的应用。
- 解析：SIFT是一种图像特征提取算法，面试官希望了解应聘者对这一算法的掌握程度。
9. 请解释什么是深度学习？它与机器学习有何区别？- 解析：深度学习是机器学习的一种，面试官希望了解应聘者对深度学习的基本概念和原理。
10. 请简述R-CNN算法的基本原理和优缺点。
- 解析：R-CNN是目标检测领域的重要算法，面试官希望了解应聘者对这一算法的理解。
三、实际应用与项目经验11. 请描述一次你参与过的机器视觉项目，包括项目背景、目标、技术方案和成果。
- 解析：这个问题考察应聘者的项目经验和实际操作能力。
国际机器视觉产业发展现状与趋势
国际机器视觉产业发展现状与趋势一、国际机器视觉产业市场规模1.产业发展历程机器视觉的概念起始于20世纪60年代，最先的应用来自"机器人"的研制。
最早基于视觉的机器系统，先由视觉系统采集图像并进行处理，然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。
1979年提出了视觉伺服（VisualServo）概念，即可以将视觉信息用于连续反馈，提高视觉定位或追踪的精度。
20世纪50年代：主要集中在二维图像的简单分析和识别上，如字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等．60年代：MIT(MassachusettsInstituteofTechnology)的Roberts通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述．他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉研究。
70年代:首次提出较为完整的视觉理论，已经出现了一些视觉应用系统．70年代中期，MIT人工智能(ArtificialIntelligence)实验室正式开设"机器视觉"课程。
1973年MITAILab吸引了国际上许多知名学者参与视觉理论、算法、系统设计的研究，D.Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MITAILab领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了视觉计算理论(VisionComputationalTheory)，该理论在80年代成为计算机视觉领域中的一个十分重要的理论框架。
80年代中期：计算机视觉获得蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现。
我国早期正式介绍计算机视觉的文献：计算机视觉：一个兴起的研究领域，计算机应用与软件，1984年第3期。
90年代中期：深入发展、广泛应用的时期。
2.应用现状分析随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期，广泛运用于工业控制领域。
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机器视觉的概念和主要应用
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。
这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能*人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即“零缺陷”），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。
有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。
这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可*性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一般地说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。
机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。
机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：零件装配完整性，装配尺寸精度，零件加工精度，位置/角度测量，零件识别，特性/字符识别等。
其最大的应用行业为：汽车，制药，电子与电气，制造，包装/食品/饮料，医学。
如对汽车仪表盘加工精度的检查，高速贴片机上对电子元件的快速定位，对管脚数目的检查，对IC表面印字符的辨识，胶囊生产中对胶囊壁厚和外观缺陷的检查，轴承生产中对滚珠数量和破损情况的检查，食品包装上面对生产日期的辨识，对标签贴放位置的检查。
目前，国际上视觉系统的应用方兴未艾，1998年的市场规模为46亿美元，而在国内，工业视觉系统尚处于概念导入期，各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后，已开始将目光转向视觉测量自动化方面。
机器视觉的系统构成和分类
典型的视觉系统一般包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。
视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。
上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。
从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。
基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。
以美国DATA TRANSLATION公司为例，系统内含高性能图像捕获卡,一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX 提供VB和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，
用户可用它快速开发复杂高级的应用。
在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。
系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。
基于PLC的系统体现了可*性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点，代表厂商为日本松下、德国Siemens等。
SIEMENS SIMATIC VS710机器视觉系统的特点
德国Siemens公司在工业图像处理方面拥有超过20年经验积累，SIMATIC VIDEOMAT是第一个高性能的单色和彩色图像处理系统，并成为SIMATIC自动化系统中极重要的产品。
而99年推出的SIMATIC VS710是业内第一个智能化的、一体化的、带PROFIBUS接口的、分布式的灰度级工业视觉系统，它将图像处理器、CCD、I/O集成在一个小型机箱内，提供PROFIBUS的联网方式（通讯速率达12Mbps）或集成的I/O和RS232接口。
更重要的，通过PC WINDOWS下的Pro Vision参数化软件进行组态，VS 710第一次将PC的灵活性，PLC的可*性、分布式网络技术，和一体化设计结合在一起，使得西门子在PC和PLC体系之间找到了完美的平衡。
SIMATIC VS710的主要技术特点如下：
1. 高分辨率CCD，768X512方形像素
2. 直接像素数字化采样，无转换误差
3. 集成全帧快门，适合运动物体
4. 快门速度1/50-1/10，000s可选
5. 集成频闪控制
集成CPU快速处理灰度图像
1. 80486 100M CPU，直接处理像素数据
2. 16MB RAM，可执行复杂程序
3. 16MB FLASHDISK,最多存储200个程序
4. 2MB 图像存储器，可在处理图像时同步抓取下一幅图像
5. 采用倍速扫描技术，图像采集过程中即可进行评估
6. 半帧模式时吞吐率达25件/秒，全帧模式时达16件/秒
采用标准连接接口
1. PROFIBUS-DP,传输率9.6Kbit/s-12Mbit/s
2. 节点地址号1-125，标准9针接口，RS485
3. RS232接口，9.6Kbit/s-115Kbit/s
4. 数字2I/4O,24V/0.5A,光电隔离
5. 直接VGA 监视器接口
6. 标准C-mount镜头接口
7. 工业24V,0.6A电源
采用ProVision软件进行参数化
1. 利用PROFIBUS-DP对几个从属VS710进行远程配置，包括图像传输
2. 针对所有参数的在线示教功能，用RS232和PROFIBUS进行在线参数传输
3. 完整的检查工具（边缘检测，园/环模式搜索…）
4. 友好的界面，（drag&drop, copy&paste…）
5. 画面只显示有问题的图像而不影响处理性能
SIMATIC VS710在包装行业的应用
VS710的几个重要的特征：一体化和小型化、网络化、编程灵活性、可靠性和经济性，使之在包装领域有着广泛的应用，如瓶子的分类和液位测量，标签、盖子、盒子的检查，可乐瓶的形状、尺寸、密封性、完整性的检查等。
从包装物的形状上分类有：包装盒、包装箱，包装袋，金属箔，管状、泡状、盘状、杯状，广口瓶、细口瓶，罐状，桶状等。
从包装内容上分类有：
1. 食品和饮料：食品、糖果、烟草、饮料（含酒精和不含酒精）；
2. 化妆品：清洁类和洗涤类、磨面类、乳液类；
3. 制药：药片、胶囊、药膏、药液；
4. 建材和化工：粉剂、颗粒、液体；
5. 金属：电器、工具、连接件。
举例如下：
1. 项目：检查烟盒的印刷图案在盒体和翻盖的连接处是否匹配
速度：8-10只/秒好处：代替人工，高速度。
2. 项目：检查放在底盘上的饼干的形状（是否破碎）和完整性（是否有缺失）
速度：16块/秒
好处：保证每一块饼干在包装前形状完整。
3. 项目：化妆品瓶子外观质量的最终检查
i. 标签种类
ii. 标签位置和偏移量
iii. 瓶子的种类
iv. 盖子是否盖紧
速度：20个/秒
好处：只有外观最完美的产品才能离开灌装线，标签和瓶子内容完全对应。
4. 项目：灌装线上啤酒瓶检测
i. 瓶体分类
ii. 标签检查
iii. 瓶口破损检测
iv. 灌装液位测量
速度：25只/秒，支持静态和动态测量
好处：减少系统停机时间，提高效率。
5. 项目：标签印刷是否与实物相符
i. 印刷代码识别（OCR）
ii. 印刷质量检查
iii. 表面检测
iv. 外形轮廓检查
速度：10件/秒，支持静态和动态测量
6. 项目：旋开式瓶盖内衬垫测量
i. 内衬垫本身完整性（多料/少料）
ii. 油污检测
速度：16个/秒
7. 项目：皇冠式瓶盖印刷质量测量
i. 图案是否印偏
ii. 图案是否模糊
速度：10个/秒
8. 项目：口服液瓶尺寸和外观检查
i. 瓶高，瓶口直径，垂直度
ii. 瓶口裂纹
速度：10个/秒
结论
总之，应用机器视觉系统能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。
作为高精度、非接触的测量方案，视觉系统涉及到光学和图像处理算法，本身就是高度专业化的产品，在整个测量控制系统中，往往要与运动控制系统配合完成位置矫正和进给控制；另外，生产线上对多工序进行同步连续检测时，必须使视觉系统具备分布式联网能力。
机器视觉与运动控制，网络通讯等先进技术的结合正在改变工业自动化生产的面貌。
目前国内已经出现了像北京四通电机公司这样的具备运动控制，机器视觉，网络通讯几方面技术背景的系统集成商，他们专业化的技术支持和服务能力使之成为原始供应商和最终用户之间的桥梁。
而对包装企业来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列。