机器视觉是用于提供基于图像的检查和分析的技术/方法。

机器视觉提供了一种快速可靠的在线检测零件的方法。 机器视觉技术允许检查在高速范围内移动的生产线的每个部分。 . . .

机器视觉已在所有工厂中广泛使用，并且是确保将高质量正确零件运送给客户的关键过程。 拥有机器视觉不再是一种选择，而是一种明确的选择，可以帮助大多数质量保证工程师最大限度地减少工作量。

在一致性和增加产量方面，自动化检测的好处超过了人工。 在我们的实现中，已经有许多领域使用机器视觉。 一些示例将包括在仓库或生产车间读取代码以实现可追溯性，或充当机器人的“眼睛”。 产品的测量或完整性检查以及缺陷检查通常用于最终产品生产的不同阶段。

机器视觉技术多年来一直在进步和变化。 引入了许多新的解决方案，包括线扫描、3D、热成像，以解决行业中的一些具有挑战性的问题。 近年来，人工智能深度学习也被广泛用于缺陷检测、分类和 OCR 应用。 尽管如此，为了成功实现任何机器视觉应用，必须了解某些基本原理。

机器视觉的好处
1. 消除人为错误
人类的视觉需要眼睛和大脑的同步。 而机器学习和算法用于计算机视觉，以根据大小或颜色检测、识别和分类对象，以及发现和理解视觉数据中出现的模式。 总而言之，计算机视觉模拟人类视觉。

然而，在许多情况下，产品上存在某些肉眼看不见但可以通过使用机器视觉传感器检测到的缺陷。 此外，它消除了操作者的疲劳和因人而异的不同标准。

2. 提高安全性
机器视觉通过减少生产线的人员参与来提供更安全的工作环境。 此外，它还可用于检测是否有员工处于危险区域并提供实时警告。

3. 降低成本
通过在制造过程中实施机器视觉系统，可以显着减少人力，降低劳动力成本。 此外，通过更准确的产品检验，将更少的不满意产品发送给客户，从长远来看，这反过来将使公司受益。

4. 应用范围广
机器视觉系统提供多种服务，包括但不限于颜色检查、对齐、缺陷检测、OCR 和代码检查。 由于应用如此之多，机器视觉系统几乎可以在任何行业中实施。