机器视觉检测系统是一种使用摄像头、传感器和软件来自动分析图像并检测制造产品中的缺陷或不一致性的技术。 这些系统通常部署在工业环境中，以高速和高精度地执行质量控制任务。 例如，在电子产品制造中，这种系统可以检查电路板是否存在缺失的组件或焊接错误。 核心组件包括成像硬件（如摄像头和镜头）、确保一致可见性的照明、处理软件和解释视觉数据的算法。 与人工检查不同，这些系统减少了人为错误，并且可以在恶劣环境中连续运行。
机器视觉系统的技术工作流程通常涉及三个阶段：图像采集、处理和决策。 首先，摄像头在受控照明下捕获图像，以突出显示关键特征。 照明设置（如背光或结构光）根据产品的几何形状和材料量身定制。 接下来，软件使用边缘检测、模式匹配或斑点分析等技术处理图像，以识别异常。 例如，检查药丸的系统可能会测量其大小和形状，以标记破损或形状不规则的药丸。 高级系统可以使用在缺陷数据集上训练的机器学习模型来对复杂的缺陷进行分类。 最后，系统根据预定义的标准触发操作（例如拒绝有缺陷的产品），通常与可编程逻辑控制器 (PLC) 或机械臂集成以自动进行校正。
构建这些系统的开发人员必须平衡硬件和软件方面的考虑。 摄像头分辨率、帧速率和镜头选择直接影响图像质量，而软件选择（例如，OpenCV、Halcon 或自定义 CNN）决定了分析准确性。 一个常见的挑战是处理产品外观的变化，例如反射面或变化的环境光。 例如，检查汽车零件的系统可能会使用偏振光来减少金属表面的眩光。 另一个考虑因素是延迟：快速生产线上的实时检测需要优化的算法才能跟上进度。 通过结合强大的硬件、高效的代码和特定领域的调整，开发人员可以创建提高质量并降低成本的系统 - 例如，食品包装线确保在产品发货之前正确贴上标签。