?視覺(jué)自動(dòng)化檢測(cè)是指利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer Vision）、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的自動(dòng)識(shí)別、測(cè)量、缺陷檢測(cè)或特征分析的過(guò)程。其核心是通過(guò)攝像頭等光學(xué)傳感器采集圖像，結(jié)合算法對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析，替代人工視覺(jué)完成重復(fù)性、高精度或高危環(huán)境下的檢測(cè)任務(wù)。該技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、物流、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域，顯著提升檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性。
1. 硬件組成
圖像采集設(shè)備
工業(yè)相機(jī)：分為面陣相機(jī)（采集二維圖像）和線陣相機(jī)（用于高速流水線的一維掃描，如印刷品檢測(cè)），分辨率從百萬(wàn)像素到數(shù)千萬(wàn)像素不等。
鏡頭：包括定焦鏡頭、變焦鏡頭、遠(yuǎn)心鏡頭（減少透視畸變，適合高精度測(cè)量）等，需根據(jù)檢測(cè)目標(biāo)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(lán)光）需匹配目標(biāo)特征（如反光表面用偏振光，透明物體用背光源）。
運(yùn)動(dòng)控制與機(jī)械結(jié)構(gòu)
傳送帶、旋轉(zhuǎn)平臺(tái)等用于移動(dòng)被測(cè)物體，確保圖像采集位置一致；機(jī)械臂可實(shí)現(xiàn)多角度檢測(cè)。
輔助設(shè)備
圖像采集卡（將相機(jī)信號(hào)轉(zhuǎn)為數(shù)字信號(hào)）、工控機(jī)（運(yùn)行算法軟件）、傳感器（觸發(fā)拍照時(shí)機(jī)，如光電傳感器）。
2. 軟件與算法
圖像處理算法
傳統(tǒng)視覺(jué)算法：包括圖像濾波（去噪）、閾值分割、邊緣檢測(cè)（Canny 算子）、特征提?。ㄈ巛喞⒚娣e、孔徑測(cè)量）、模板匹配（用于缺陷對(duì)比）等。
深度學(xué)習(xí)算法：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，適用于復(fù)雜場(chǎng)景（如小缺陷檢測(cè)、多品類識(shí)別），典型模型包括 YOLO（目標(biāo)檢測(cè)）、U-Net（圖像分割）、ResNet（特征提?。?。
分析與決策模塊
設(shè)定檢測(cè)規(guī)則（如尺寸公差、缺陷面積閾值），輸出 “合格 / 不合格” 結(jié)果或量化數(shù)據(jù)（如偏差值）。
數(shù)據(jù)管理與可視化
存儲(chǔ)檢測(cè)數(shù)據(jù)、生成報(bào)表，通過(guò)界面實(shí)時(shí)顯示檢測(cè)結(jié)果和統(tǒng)計(jì)分析（如缺陷類型分布）。