工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷可以說是對產(chǎn)品本身質(zhì)量的嚴(yán)重影響，那么企業(yè)如何避免一些表面缺陷，進而控制質(zhì)量呢?質(zhì)量控制一直是生產(chǎn)企業(yè)面臨的最大問題。傳統(tǒng)的人工檢測不僅價格昂貴、容易疲勞、容易缺陷檢測等缺點，而且難以適應(yīng)高速生產(chǎn)系統(tǒng)，因此，智能視覺檢測在工業(yè)中的應(yīng)用為表面缺陷檢測提供了一種新的解決方案。

目前，機器視覺缺陷檢測系統(tǒng)融合了許多在機器視覺領(lǐng)域的先進技術(shù)應(yīng)用，并迅速整合了創(chuàng)新的檢測理念。根據(jù)自動裝卸機制，可以實現(xiàn)分工或單站檢測。

因此，可用于汽車、電子等行業(yè)，我們也廣泛應(yīng)用于玻璃蓋板、手機、筆記本電腦、平板電腦、電子配件等產(chǎn)品的外觀檢測中。

有些人使用人工智能技術(shù)，這也是為用戶定義的缺陷類別進行自我學(xué)習(xí)，可以根據(jù)缺陷類別中極其細微的差異準(zhǔn)確地分類，并實現(xiàn)對檢測到的不同缺陷的可靠分類。

我們公司的缺陷分類功能大大加強了全過程質(zhì)量監(jiān)測、產(chǎn)品分類和工藝改進。

在機器視覺智能缺陷庫中，我們可以建立一個缺陷數(shù)據(jù)庫，并建立一個包含缺陷圖像和缺陷位置等所有缺陷特征的綜合缺陷數(shù)據(jù)庫，從而改進缺陷的檢測和分類。

在智能輸出的測試結(jié)果，這也是為測試結(jié)果，我們可以使用外部報警燈或其他外部報警設(shè)備提示，用戶可以查看他們通過表格，圖形等。

機器智能軟件可以自動分析和統(tǒng)計這一部分的數(shù)據(jù)，并生成相關(guān)的趨勢曲線和圖表。

我們需要了解多組組合光、多站、多攝像機組合、自動裝配線、伺服電機水平運動。

機器視覺經(jīng)典案例：

一、手機硬質(zhì)玻璃板檢測：檢測玻璃板崩邊、劃傷、黑點、透光、牙邊、壓傷等

二、字符缺陷檢測：檢測產(chǎn)品上噴印的字符、LOGO、標(biāo)識等缺失、斷裂、異物、顏色不均等。

三、手機外殼外表瑕疵檢測：檢測手機BP面、外側(cè)面(包括側(cè)面及圓角)壓傷、刮傷、色、雜質(zhì)、亮點、凸包、腐蝕點、沙粒壓傷等等。

四、logo表面瑕疵檢測：筆記本、平板電腦及手機，可檢測logo表面的碰傷、劃傷、麻點、白點、料線、凸包、研磨痕、橘皮等等