机器视觉检测工作流程
图像收集：机器视觉检测的第一步是图像采集，为后续处理提供基础数据。
预处理：对原始图像数据进行灰度化、去噪、对比度增强等操作，以提高图像质量。
特征提取：通过特定算法从预处理后的图像中提取关键特征，如边缘、纹理、形状等。
比较和决策：将提取的产品特性与预设标准进行比较，判断产品是否符合质量标准。
决策输出和后续处理：根据比对结果做出决定，并输出相应信息。
软件和系统集成：整个检测过程需要软件支持，并要求系统集成，形成完整的检测系统。
机器视觉检测技术分类
按检测功能分类：包括定位、缺陷检测、计数检测、尺度测量等。
按装置载体分类：分为在线检测体系和离线检测体系。
按技术类型分类：包括立体检测、斑驳检测、尺度测量、OCR技能等。
应用领域
机器视觉检测技术在多个领域有广泛应用，如：
工业制造：用于产品质量检测、尺寸测量等。
医疗领域：用于医疗设备的精密检测等。
电子行业：用于电子产品的缺陷检测等。
机器视觉检测技术因其高效性、准确性和稳定性，在现代工业生产中发挥着越来越重要的作用。
