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缺陷檢測是工業(yè)視覺技術(shù)中最重要的組成部分。工業(yè)視覺相機分為面陣和線陣，相機還要配套光源、鏡頭組成一套成像系統(tǒng)。

光學工業(yè)鏡頭，作為光學成像系統(tǒng)的“眼睛”，其成像質(zhì)量直接決定了圖像或視頻的清晰度、色彩還原度及細節(jié)表現(xiàn)等。圖像的質(zhì)量可以由不同的指標來定義，尤其是分辨率、調(diào)制傳遞函數(shù)、畸變、色差等。

線掃相機主要利用單束掃描光來進行物體掃描，被檢測的物體通常勻速運動，利用一臺或多臺相機對其逐行連續(xù)掃描，以達到對其整個表面均勻檢測。

機器視覺檢測技術(shù)，以其強大的性能優(yōu)勢，使得產(chǎn)品質(zhì)量標準化，檢測速度快，檢測結(jié)果可靠、穩(wěn)定，并且可以長時間檢測，廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域。

機器視覺，就是用機器代替人眼，來做測量和判斷。

自動化視覺檢測技術(shù)是一種利用光學成像、圖像處理和模式識別等技術(shù)手段，對工業(yè)生產(chǎn)中的物體進行外觀檢測、尺寸測量、缺陷識別等操作的自動化檢測方法。

適當?shù)囊曈X照明有助于提高機器視覺應(yīng)用程序的準確性和效率。視覺照明需要考慮的其他因素包括波長（例如紅外線）、固定照明甚至照明放置。

數(shù)據(jù)是AI模型訓練的基礎(chǔ)。高質(zhì)量、充足的訓練數(shù)據(jù)是訓練出高性能模型的前提。如果基礎(chǔ)不穩(wěn)固，無論算法和計算資源如何優(yōu)化，模型的最終性能都會受到限制。

光圈的調(diào)節(jié)是很重要的，它可以控制進光量，調(diào)節(jié)曝光；同時，減小光圈能夠提高系統(tǒng)的景深，并提高成像的質(zhì)量。

利用機器視覺技術(shù)設(shè)計產(chǎn)品的分揀裝置，結(jié)合機械臂對缺陷產(chǎn)品進行分類剔除，建立一套全自動化的生產(chǎn)線，是未來工業(yè)生產(chǎn)的大勢所趨。