图像采集技术——机器视觉的基础

图像采集部分一般由光源、镜头、数字摄像机和图像采集卡构成。采集过程可简单描述为在光源提供照明的条件下，数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号，后通过图像采集卡传输给图像处理部分。在设计图像采集部分时，要考虑到多方面的问题，主要是关于数字摄像机、图像采集卡和光源方面的问题。

机器视觉检测设备-锂电池缺陷视觉检测系统 

锂电池极片缺陷形成原因：锂电池极片的生产过程中，会因为涂布机、辊压机的原因产生露箔、暗斑、亮斑、掉料、褶皱等缺陷。涂布对于电池的性能有着很大的影响，极片涂布的一般工艺流程是：放卷一张力控制一自动纠偏一涂布一干燥一自动纠偏一张力控制一收卷。在涂布工艺中，涂料、辊压环节都有可能导片缺陷，严重影响锂电的性能和使用寿命，甚至发生，威胁人身安全和财产安生。而目前对于极片的缺陷检测，大部分的国内生产厂家均使用传统的人工检测，检测效率低下，受工人主观因素的影响，出现漏检，使不合格的极片流向下道工序，导致严重的后果，再者企业对效率要求的不断提高，基于机器视觉和数字图像处理技术的极片缺陷自动化检测必将取代人工检测成为以后的必然的发展方向。

机器视觉智能检测系统

应用表面缺陷检测系统，提高了检测的准确度和效率。那么，在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析；第二，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类；第三，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确和。通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。

机器视觉检测技术在于消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺点，以保证商品的功用和性能至关重要。因而现已被广泛用于各大职业的商品缺点检测、尺度检测中。如使用视觉体系能进行商品多种项目的检测，用视觉体系检测电子部件的缺点或偏移的针脚，用视觉体系丈量部件形状或区别颜色来进行检查错误安装等。机器视觉检测技术根据机器视觉图画处置技能之视觉检测技能，对商品全体进行自动检测，关于控制商品品质保障商品质量有着非常重要的效果，能够避免不合格商品的外流，然后进步公司的核心竞争力。公司取得的不仅仅是社会效益，其机器视觉检测技术现已为众多公司带来了实质性的经济效益。