机器视觉系统在产品视觉缺陷检测方面一直存在问题和困难。今天，盈泰德科技详细介绍会影响视觉缺陷检测需要记住的一些因素。
1、照明系统选择
照明在视觉缺陷检测系统应用中非常重要，因为它可以确保在一致的条件下收集图像信息。您需要使用正确的照明方法，以使检测到的物体形成对比度并使效果更明显。
2、自然光的影响
照明的另一个目的是减少反射。从环境反射的自然光会随时间变化，因此白天和晚上相比，相同的情况也会发生变化，因此您需要使用照明或遮罩来阻挡环境光。
3、硬件注意事项
选择视觉缺陷检测系统始于选择合适的相机和镜头。图像的基本组成部分称为像素，典型的图像实际上是一千个像素的帧。表面缺陷视觉检测的特定应用要求不仅包括每个图像所需的像素数，还包括相机镜头的类型。
4、相机色彩效果
另一个决定是使用彩色还是单色。彩色相机可以产生更吸引人的图像，但是彩色不会添加很多有价值的信息，但是它们的处理速度通常较慢（对于单色图像和彩色图像，通常为8位/像素）。从特定应用程序的边缘开始测量，需要32位/像素）。但是，如果它是关键识别因素的颜色，则该颜色很重要。例如，保险丝，电容器和电阻器检测可能需要您搜索特定的颜色。对于高分辨率彩色应用程序，您可以将其视为3芯片或RGB相机。
5、边缘检测
视觉缺陷检测的主要目的之一是分析测量技术的两个边缘之间的距离，以识别组件缺陷。对于需要时间的人来说，这种类型的测量非常苛刻，因为使用PC可以轻松实现企业自动化，并且测量数据的计算能力不断提高。对于苛刻的人，这是一个非常重要的考虑因素。
6、产品缺陷模式匹配识别
所谓的模式匹配是一种已知的模式（模板），用于确定被检测的组件是否具有这种模式，并将其用作参考或进行进一步测量的起点。传统的模式匹配技术包括标准互相关，匹配圆锥匹配和比例常数。
