（一）准备阶段
确定检验标准
首先需要明确产品的外观检验标准，这可能来自于行业规范（如IPC标准对于PCB板外观检验）、企业内部标准或者客户特定要求等。例如在PCB的FQC外观检验中，如果是防焊文字成型表面处理的外观检验，检验标准会涉及油墨脏污、文字模糊等方面的判定标准等内容
机台设备检查
检查外观检测机台的硬件状态，包括设备的光源是否正常（例如是否达到规定的亮度，如40W日光灯的照明效果
）、镜头是否清洁、机械传动部分是否正常等。
确保机台的软件系统运行正常，例如软件版本是否是最新的、是否有未处理的错误提示等。
对于有特定检测程序的机台，要检查程序是否正确安装和配置，如在对PCB进行防焊文字成型表面处理外观检验时，需要根据图形、防焊、文字的数据在AVI中制作检验资料，要确保这些资料已经正确录入机台程序
（二）样本采集阶段
选择样本
选取具有代表性的产品样本，样本的数量要根据产品的批量大小、生产的稳定性等因素确定。如果是大批量生产且生产过程比较稳定的产品，可以按照一定比例抽取样本，例如按照统计学的抽样方法抽取一定数量的样本。
样本应涵盖可能出现的不同外观情况，例如如果是检验冲压件，应包括不同批次、不同模具生产的产品，其中有A级面（如面板等经常被客户看到的面）、B级面（如机箱侧面等偶尔被看到的面）、C级面（如机箱底面等很少被看到的面）等不同类型表面的产品
样本标记
对选取的样本进行清晰的标记，标记内容可以包括产品编号、生产日期、批次等信息，以便在后续的验证过程中能够准确识别。
（三）数据采集阶段
机台设置调整
根据样本的特点和检验标准，调整外观检测机台的参数。例如调整检测的分辨率、对比度等参数，以确保能够准确检测出产品外观的各种特征。如果是检测汽车外观，可能需要调整检测范围以覆盖整个车身的不同部位。
设定合适的检测算法，对于不同的外观特征（如形状、颜色、纹理等），可能需要采用不同的算法。例如在检测产品上的Logo图案时，可能需要采用图像识别算法来判断Logo的完整性和准确性
数据采集操作
将样本逐一放置在外观检测机台的检测区域，按照设定好的程序进行数据采集。机台会采集产品外观的相关数据，如尺寸数据、颜色数据、表面纹理数据等。
在采集数据过程中，要确保样本的放置位置准确、稳定，避免因样本晃动或放置不当而导致数据采集错误。
（四）数据验证阶段
与标准对比
将机台采集到的数据与预先设定的检验标准进行对比。例如，如果是检验零件的光洁度，机台采集到的表面粗糙度数据要与标准规定的数值范围进行比较，判断是否在允收范围内。
对于外观的颜色检测，如果产品要求颜色在特定的色差值范围内，就要对比机台采集的颜色数据与标准色卡或规定的颜色参数
数据分析处理
对于一些复杂的外观特征，可能需要进行数据分析处理。例如对产品表面纹理的检测，可能需要通过数据分析来判断纹理的均匀性、连续性等。
如果发现机台采集的数据与标准有差异，要分析差异产生的原因，可能是机台本身的误差、样本的特殊性还是检验标准设置不合理等。
（五）结果记录与反馈阶段
结果记录
详细记录每个样本的检测结果，包括样本编号、检测项目、检测结果（合格或不合格）、与标准的偏差值（如果有）等信息。
可以采用电子表格或者专门的检测记录软件来记录结果，以便于后续的查询、统计和分析。
反馈与调整
如果在数据验证过程中发现机台存在问题（如检测数据不准确、漏检等），要及时反馈给相关技术人员进行机台的调整和维修。
如果是检验标准存在不合理之处，也要及时向上级部门或相关人员反馈，以便对标准进行修订。
