机器视觉在识别检测中的应用

目前在大规模的工业自动化生产中，很多工业产品需要进行质量检测，如工件表面缺陷检测，针对的是一些划痕、凹凸、色差等。产品的好坏在一定程度上会影响产品的质量和利用率，因此视觉识别检测系统可以在一定程度上解决这一问题。

那么，产品的视觉识别检测方法有哪些呢？

我们大致可以分为三种类型：

首先是人工巡检，它会给企业带来一定的成本压力，而且在缺陷判别上不够精准，很难达到企业要求的精度和效率。

第二是机械装置接触检测方法，这种检测方式虽然在生活质量方面能够满足社会生产的需求，但存在市场价格高、灵活性差、安全检测设备速度慢等缺点。

第三是机器视觉检测方法，即利用图像处理和分析，对可能影响产品存在的缺陷进行有效检测。该方法非接触，安装灵活，具有测量精度和速度快等优点。

但在实际应用过程中，由于每一种产品缺陷都不一样，我们常见的缺陷是结构缺陷，一些外观、尺寸、规格等都属于这一类，而机器视觉识别检测系统可以对目标表面图像的内容进行预处理，与标准图像进行比对，找出可能存在的缺陷，进而识别判断能力缺陷的种类和严重缺陷的程度，再对产品市场上的垃圾进行分类。