隨著經濟和工業科技的發展，在全自動或半自動生產過程中，需要對零件或成品的缺陷進行檢測，這有助于提高成品率。
眾所周知，機器視覺系統可以說是一種非接觸、非破壞性的自動檢測技術，是實現生產自動化、智能化和精確控制的有效手段。
機器視覺系統具有速度快、精度高、穩定可靠的優點，光譜范圍更廣，更便于圖像處理系統的精確計算。
以下是小編收集的機器視覺技術在探傷中的三個典型應用，見下文。
1、玻璃瓶表面探傷
在玻璃瓶的實際生產過程中，由于各種因素的影響，玻璃瓶表面會出現孔洞、蚊蟲、黑點、斑點等缺陷，嚴重影響玻璃的質量。由于玻璃瓶的寬度一般較大，瑕疵較小，人眼無法及時準確地判斷瑕疵?；跈C器視覺技術的玻璃表面缺陷檢測通過先進的CCD成像技術和智能光源采集玻璃表面圖像。
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因為玻璃是透明產品，所以沒有缺陷的玻璃瓶樣品質地均勻，表面光滑潔凈。如果采集的圖像整體灰度均勻性好，相鄰像素之間的灰度值變化就會小。
如果采集到的圖像存在缺陷，那么在對圖像進行處理時，相鄰像素的灰度值就會不同。
由于各種缺陷，圖像失真會不一樣，從而判斷玻璃產品的缺陷類型，進一步分析玻璃制造過程中存在的問題，指導技術人員進行分析和調整。此外，通過對玻璃表面質量的在線檢測，可以更加準確、快速地對玻璃進行分類和分割，不僅提高了成品率，還降低了工人的勞動強度。
2.手機外表面缺陷的檢測
手機表面缺陷檢測
隨著手機的普及，手機殼產品需求量很大。在從配料到最終成型的過程中，由于運輸、生產工藝、事故等原因，手機外表面往往會出現各種各樣的缺陷，如磕碰、劃傷、擦傷、著色不均勻等。目前手機外觀的缺陷檢測仍然采用人工檢測。由于人員主觀意識強，標準難以統一，缺陷難以量化，無法滿足現代工業對產品質量和工業智能化的要求，嚴重阻礙了手機外殼檢測效率的提高?；跈C器視覺技術的手機外觀缺陷檢測主要通過圖像處理和模板匹配來進行。
首先要制作手機外表面的標準灰度圖像模板；然后對待檢測手機外表面圖像進行預處理，再與模板圖像進行對比，判斷待檢測圖像是否與模板一致，從而確認待檢測產品是否存在缺陷?；跈C器視覺的手機表面缺陷檢測技術具有穩定、可靠、檢測效率高、精度高、標準統一和非接觸等特點。為手機外殼表面缺陷的原因分析提供數據支持，從根源上降低不良率。3.紡織工業中經緯線的測試
無紡布表面檢測
在紡織行業，一些大型紡織機械，如圓型針織機，在日常生產中深受其害，因為現有的大量廢布是由故障造成的，這使得制造商花費更多的成本。通過CCD鏡頭檢測運轉中的圓編機等機器的經緯度。一旦出現錯誤，系統會發出指令暫停機器的動作。因此，在紡織行業的應用中，機器視覺檢測技術的出現，有效改善了廠家對于廢舊面料的痛點。
此外，基于機器視覺的缺陷檢測還可以檢測陶瓷、印刷品、PCB生產、液晶屏等產品?；跈C器視覺的缺陷檢測在安全性、可靠性、檢測精度、檢測速度和檢測成本方面具有較大的優勢。然而，由于工作環境的復雜性、檢測對象的多樣性和檢測任務的差異性，機器視覺系統的發展仍然存在各種技術瓶頸。隨著人工智能和深度學習的逐漸成熟，機器視覺技術有望取得突破，為智能生產奠定堅實基礎。
