机器视觉系统的检测精度高，可以快速获取大量信息且自动处理，因此，这一技术在工业检测领域的应用十分广泛。针对传统的人工密集型检测模式，机器视觉系统可代替大量的检测工人，将“人眼+简单工具”的检测模式升级为高精度快速的自动检测结果。
作为国内知名的非标定制检测设备供应商，将这一技术娴熟运用在工业产品生产线上，对大批量产品的尺寸进行准确测量、对其外观缺陷进行检验甄别，将合格品和不合格品严格区分。
机器视觉月饼自动包装线
随着大众对食品安全的要求越来越高，高标准促使食品生产过程快速迈进了生产自动化、产品信息化、食品包装标准化时代。虽然食品的制作过程已经实现了高度的自动化，但是食品生产的后包装环节因为来料不易标准化，产品规格的多样性阻碍了全流程自动化的实现。
全国首条机器人月饼包装线的投产，了国内食品行业包装环节的自动化进程，使包装流水线作业不再是难事。那么我们一起来了解一下这个作为羊的“机器人月饼包装线”究竟是如何实现的。
基于DSP+FPG技术实现嵌入式视觉检测，根据应用需求定制检测算法，实现紧凑化、分布式，组网式智能视觉测量，工业智能视觉检测系统，便于工业现场使用。应用场合包括：
（1）多目视觉三维形貌测量，如大尺寸变形监测等
（2）结构光三维扫描测量，如便携三维扫描测量仪等
（3）基于图像的外观缺陷、尺寸、颜色自动检测
（4）基于机器视觉的生产线自动检测和质量可控制。
在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡和图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；它并不是简单的照亮物体而已。光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。
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