机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器，尺寸检测标准，进而计算分析。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉尺寸检测，视觉处理器已经几乎退出市场。
缺陷检测
缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用先进的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。
当前，国内外很多软件企业开发了不少该类检测软件，该系统可根据设定的技术指标要求自动进行检测，并对有缺陷部位进行标识，还可以根据需要自动分拣、剔除。缺陷检测系统应用的有金属表面、玻璃表面、纸张表面、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品。
在机器视觉系统中，尺寸检测，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
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