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机器视觉技术现在应用在产品缺陷检测上挺多的，即利用图像处理和分析对产品可能存在的缺陷进行检测。在检测产品存在缺陷时，其图像表现为缺陷处的灰度值与标准图像在此处的灰度值有差异。首先对瑕疵缺陷图像的特征进行提取与选择，然后将瑕疵缺陷图像的灰度值同标准图像的灰度值进行比较，判断其差值是否超出已预先设定的阈值范围，以此方法便能判断出待检测产品是否存在缺陷。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像卡、图像增强和分析算法、I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。VS-TCM系列光学倍率；定倍：从0.17x到6.0x；徐州线扫vst镜头

机器视觉获得的信息量是全方面且可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。机器视觉技术近年发展迅速图像采集技术发展迅猛：CCD、CMOS等固件越来越成熟，图像敏感器件尺寸不断缩小，像元数量和数据率不断提高，分辨率和帧率的提升速度可以说日新月异，产品系列也越来越丰富，在增益、快门和信噪比等参数上不断优化，通过中心测试指标（MTF、光源亮度、均匀性、畸变、信噪比、色温、系统成像能力综合评估等）来对光源、镜头和相机进行综合选择，使得很多以前成像上的难点问题得以不断突破。徐州线扫vst镜头日本VST镜头（VS Technology Corporation），专业设计、生产机器视觉镜头。

在检测行业当中，机器视觉与人类视觉相比，优势更为明显：1、精确度高：人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力弱；机器视觉可显著提高灰度级，同时可观测微米级的目标；2、速度快：人类是无法看清快速运动的目标的，机器快门时间则可达微秒级别；3、稳定性高：机器视觉解决了人类一个非常严重的问题，不稳定，人工目检是劳动非常枯燥和辛苦的行业，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题，没有情绪波动，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。在质控中极大提升效果可控性。

机器视觉主要有哪些事项需要提前确认呢？1、对安装空间有限制要求的：机器视觉镜头的大小、长度及其他参数；2、固定相机悬挂镜头：比如，有些相机悬挂不了比较重的机器视觉镜头；3、摄像系统需要运动：速度过快的话，因为惯性，摄像系统有可能会偏移；4、对光谱响应有特殊要求的：比如，对于紫外环境，普通的玻璃镜头会吸收几乎所有紫外光；5、是否需要在机器视觉镜头上加光源：根据场景环境，对于需要增加亮度的，则要添加光源。如果是同轴镜头的话，可以安装点光源；6、价格要求；7、机器视觉镜头的工作环境；8、是否有其他特殊构件。VST镜头未来想象空间将会进一步打开。

机器视觉发展现状：机器视觉全球市场主要分布在北美、欧洲、日本、中国等地区，根据统计数据，2014年，全球机器视觉系统及部件市场规模是三十多亿美元，2015年全球机器视觉系统及部件市场规模是四十多亿美元，2016年全球机器视觉系统及部件市场规模是六十多亿美元，2002-2016年市场年均复合增长率为12%左右。而机器视觉系统集成，根据北美市场数据估算，大约是视觉系统及部件市场的6倍。中国机器视觉起步于80年代的技术引进，随着98年半导体工厂的整线引进，也带入机器视觉系统，06年以前国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业，规模都较小，06年开始，工业机器视觉应用的客户群开始扩大到印刷、食品等检测领域，2011年市场开始高速增长，随着人工成本的增加和制造业的升级需求，加上计算机视觉技术的快速发展，越来越多机器视觉方案渗透到各领域，到2016年我国机器视觉市场规模已达近70亿元。无论该机器部件位于视场中的哪个位置，无论该部件是否在360度范围内旋转，VST镜头都能做出判断。徐州线扫vst镜头

VS-TCM系列具有显微镜物镜级别的高NA，高对比度等景深较前的类型。徐州线扫vst镜头

图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结构方法的中心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。在特征生成上，很多新算法不断出现，包括基于小波包、小波、分形的特征，以及独二分量分析；还有关子支持向量机，变形模板匹配，线性以及非线性分类器的设计等都在不断延展。徐州线扫vst镜头