?視覺自動化檢測是指利用計算機視覺（Computer Vision）、圖像處理、機器學習等技術，實現(xiàn)對目標物體的自動識別、測量、缺陷檢測或特征分析的過程。其核心是通過攝像頭等光學傳感器采集圖像，結合算法對圖像進行處理和分析，替代人工視覺完成重復性、高精度或高危環(huán)境下的檢測任務。該技術廣泛應用于工業(yè)制造、物流、醫(yī)療、農業(yè)等領域，顯著提升檢測效率和準確性。
1. 硬件組成
圖像采集設備
工業(yè)相機：分為面陣相機（采集二維圖像）和線陣相機（用于高速流水線的一維掃描，如印刷品檢測），分辨率從百萬像素到數(shù)千萬像素不等。
鏡頭：包括定焦鏡頭、變焦鏡頭、遠心鏡頭（減少透視畸變，適合高精度測量）等，需根據(jù)檢測目標尺寸和距離選型。
光源：提供均勻、穩(wěn)定的照明，類型包括環(huán)形光、背光源、條形光等，光源顏色（如白光、紅光、藍光）需匹配目標特征（如反光表面用偏振光，透明物體用背光源）。
運動控制與機械結構
傳送帶、旋轉平臺等用于移動被測物體，確保圖像采集位置一致；機械臂可實現(xiàn)多角度檢測。
輔助設備
圖像采集卡（將相機信號轉為數(shù)字信號）、工控機（運行算法軟件）、傳感器（觸發(fā)拍照時機，如光電傳感器）。
2. 軟件與算法
圖像處理算法
傳統(tǒng)視覺算法：包括圖像濾波（去噪）、閾值分割、邊緣檢測（Canny 算子）、特征提取（如輪廓、面積、孔徑測量）、模板匹配（用于缺陷對比）等。
深度學習算法：基于卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）等，適用于復雜場景（如小缺陷檢測、多品類識別），典型模型包括 YOLO（目標檢測）、U-Net（圖像分割）、ResNet（特征提?。?br>分析與決策模塊
設定檢測規(guī)則（如尺寸公差、缺陷面積閾值），輸出 “合格 / 不合格” 結果或量化數(shù)據(jù)（如偏差值）。
數(shù)據(jù)管理與可視化
存儲檢測數(shù)據(jù)、生成報表，通過界面實時顯示檢測結果和統(tǒng)計分析（如缺陷類型分布）。