導讀：傳統的工業生産制造，由于科學技術的限制仍然主要采用人工檢測的方法去檢測産品表面的缺陷，這種方法由于人工的限制和技術的落後，不僅檢測産品的速度慢、效率低下，而且在檢測的過程中容易出錯，進而導緻了檢測結果的不精确。
當今社會，随着計算機技術，人工智能等科學技術的出現和發展，以及研究的深入，出現了基于機器視覺技術的表面缺陷檢測技術。這種技術的出現，大大提高了生産作業的效率，避免了因作業條件，主觀判斷等影響檢測結果的準确性，實作能更好更精确地進行表面缺陷檢測，更加快速的識别産品表面瑕疵缺陷。
産品表面缺陷檢測屬于機器視覺技術的一種，就是利用計算機視覺模拟人類視覺的功能，從具體的實物進行圖象的采集處理、計算、最終進行實際檢測、控制和應用。産品的表面缺陷檢測是機器視覺檢測的一個重要部分，其檢測的準确程度直接會影響産品最終的品質優劣。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生産和現代工藝生産制造的需求，而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點，表面缺陷檢測系統的廣泛應用促進了企業工廠産品高品質的生産與制造業智能自動化的發展。
機器視覺智能檢測系統
應用表面缺陷檢測系統，提高了檢測的準确度和效率。那麼，在進行産品表面檢測之前，有幾個步驟需要注意。
- 首先，要利用圖像采集系統對圖像表面的紋理圖像進行采集分析；
- 第二，對采集過來的圖像進行一步步分割處理，使得産品表面缺陷能像能夠按照其特有的區域特征進行分類；
- 第三，在以上分類區域中進一步分析劃痕的目标區域，使得範圍更加的準确和精确。
通過以上的三步處理之後，産品表面缺陷區域和特征能夠進一步确認，這樣表面缺陷檢測的基本步驟就完成了。
自動化檢測流程圖
利用機器視覺技術提高了使用者生産效率，使得生産更加細緻化，分工更加明确，同時，減少了公司的人工成本支出，節省了财力，實作機器智能一體化發展
機器視覺檢測技術有哪些分類?
為了适應現今這個發展越來越快的社會，機器視覺檢測技術是必不可少的。在一些不合适人類工作的環境場所機器視覺就可以代替人類進行。機器視覺檢測技術分類：
(1)一般來說，機器視覺檢測技術依照檢測功用可差別：定位、缺點檢測、計數/遺失檢測、尺度丈量。
(2)機器視覺檢測技術依照其裝置的載體可分為：線上檢測體系和離線檢測體系。
(3)依照檢測技能差別，一般有立體視覺檢測技能、斑駁檢測技能、尺度丈量技能、OCR技能等。
機器視覺檢測技術在于消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺點，以保證商品的功用和性能至關重要。因而現已被廣泛用于各大職業的商品缺點檢測、尺度檢測中。如使用視覺體系能進行商品多種項目的檢測，用視覺體系檢測電子部件的缺點或偏移的針腳，用視覺體系丈量注射器部件形狀或差別顔色來進行檢查錯誤安裝等。
機器視覺檢測技術在交通職業的車牌辨認和流量檢測、藥品職業的包裝檢測、飲料職業的容量檢測和外包裝檢測、煙草職業的煙标檢測和外包裝檢測、汽車職業的安裝檢測、列印職業的列印品質檢測、紡織職業的布疋瑕疵檢測、五金職業的螺絲釘檢測、運輸職業的貨品分揀、食品職業的生果分揀、電子職業的焊接檢測和安裝定位、鋼鐵職業的鋼闆外表缺點檢測、智能讀表、智能抄表等都有應用。
機器視覺檢測技術根據機器視覺圖畫處置技能之視覺檢測技能，對商品全體進行自動檢測，關于控制商品品質保障商品品質有着非常重要的效果，能夠避免不合格商品的外流，然後進步公司的核心競争力。公司取得的不僅僅是社會效益，其機器視覺檢測技術現已為衆多公司帶來了實質性的經濟效益。
無人工廠離不開機器視覺
深圳辰視智能科技有限公司是一家集機器視覺、工業智能化于一體的高新技術企業，是由一支中國科學院機器視覺技術研究的精英團隊在深圳創立。
辰視智能擁有基于深度學習的三維視覺引導、機器人運動控制、視覺檢測、三維模組化等方面的核心技術，并研發了機器人三維視覺引導系統 、機器人二維視覺引導系統、三維檢測系統、産品外觀檢測系統等可根據客戶需求定制化的智能産品。以高效·低成本·子產品化的方式為自動化內建商、自動化裝置廠商、機器人廠家提供機器視覺的相關解決方案。
辰視智能緻力于技術的不斷研究、創新、突破，為合作夥伴提供世界領先的機器視覺産品及技術。