机器视觉的优化性
非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。
具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。柯能自动化科技有限公司（KEN），昆山视觉识别系统，是一家专注于机器视觉、工业自动化检测、运动控制与视觉一体化领域，全力打造高端视觉设备。产品应用 柯能自动化提供的视觉设备，广泛运用于多个行业： 电子行业：半导体元件表面缺陷特征监测、字符印刷残缺检测、芯片引脚封装完整检测、元件破损检测、端子引脚尺寸检测、编带机元件极性识别、键盘字符检测等； 制造行业：零件外形检测、表面划痕检测、漏加工检测、表面毛刺检测等； 印刷行业：印刷质量检测、印刷字符检测、条码识别、色差检测等； 汽车电子：面板印刷质量检测、字符检测、SPI检测系统、色差检测等； 医疗行业：药瓶封装缺陷监测、药品封装缺漏检测、胶囊封装质量检测等； 食品行业: 外观封装检测、食品封装缺漏检测、外观和内部质量检测、颜色质量检测、食品包装定位等； 五金行业：微小金属正反面判别、零件表面检测、零件尺寸检测等。
机器视觉—表面机器检测
传统的工业生产制造，由于科学技术的限制，仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制，和技术的落后，不仅检测产品的速度慢，效率低下，而且在检测的过程中，视觉识别系统价格，容易出错，从而导致了检测结果的错误。当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉产品的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，视觉识别系统，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面误差。
产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理，计算，最终进行实际检测，控制和应用。产品的表面缺陷检测时机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品最终的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测促进了企业工厂更好地生产与制造。
实行表面缺陷检测，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。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。
尖刀视智能旗下的产品表面缺陷检测技术提高了用户生产效率，使得生产更加细致化，视觉识别系统公司，分工更加明确，同时，减少了公司的人工成本支出，节省了财力，实现机器智能一体化发展。
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