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机器视觉表面缺陷检测大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精准地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。

机器视觉表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、进行实际检测、控制和应用，其检测的准确程度直接会影响产品的质量优劣。

东莞市草莓APP下载正版智能科技有限公司专注于光学视觉自动化检测多年，经过不懈的努力，草莓APP下载正版在该领域上积累了丰富的经验，实践上拥有了许多成功案例和成熟方案，建立了科学规范的管理体系，以稳健的步伐为广大客户提供更多优良的设备。

视觉检测系统可以方便的架设在各种类型的生产流水线或者机台设备，高清高速工业相机扫描流水线上的产品特征，与标准产品数据库里的特征表进行匹配，从而即时分析出产品的良品与不良品，并输出信号控制自动化设备联动分拣，实现完全的自动化检测。

机器视觉检测可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如汽车零部件、连接器等，通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，大大提高了生产效率，同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。

东莞市草莓APP下载正版智能科技有限公司产品覆盖全国10多个省市,并销往东南亚一些国家和地区，同时公司计划在欧美地区、东南亚地区、台湾地区继续发展代理商，加快开拓海外市场。

机器视觉的主要任务可分为：定位，即能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出；测量，自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量；缺陷检测，它可以检测产品表面的一些信息，譬如包装正误，有没有包装正确、印刷有无错误、表面有无刮伤或颗粒等。

对于缺陷检测，也可以说是对物体进行比较，例如将生产线上的单元与同样类型的KGU相比较，找出诸如缺少元件或标签等的制造缺陷，这种比较可能是简单的图样相减，也可能涉及到几何或矢量图形匹配算法，如果被比较物体的尺寸或方向各不相同的话，就必须采用后者。

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