在當今高度自動化的工業生產環境中，視覺檢測技術正發揮著舉足輕重的作用。它代替傳統人工，面對高速、高精度的要求，能夠快速、準確地完成產品的檢測、測量、識別等任務，大大提高了生產效率和產品質量，降低了生產成本和人工誤差。那么視覺檢測到底是如何工作的呢？研訊科技旗下分公司蘇州新訊發自動化科技有限公司（Surfar）專注于AOI及AI人工智能研發，為客戶提供整套解決方案及檢測設備，如視覺檢測、視覺定位引導、缺陷檢測及尺寸測量等，擁有豐富項目經驗，接下來就和大家一起探討下視覺檢測****工作原理 。

視覺檢測的工作原理主要依賴于圖像采集、圖像處理和分析、結果判定與輸出這幾個關鍵步驟。看似簡單，但其背后涉及到光學、電子學、計算機科學、圖像處理、模式識別等多個領域的知識和技術的融合。

1.圖像采集：使用相機或其他圖像傳感器對目標物體進行拍攝，獲取圖像數據。這可能涉及到不同類型的相機，如工業相機、CCD 相機或 CMOS 相機，以及合適的照明系統來確保圖像的質量和清晰度。

2.圖像預處理：對采集到的原始圖像進行預處理操作，例如去噪、增強對比度、校正失真等，以改善圖像質量，突出有用的特征，并減少干擾因素。

3.特征提?。簭念A處理后的圖像中提取出與檢測任務相關的特征。這些特征可以是形狀、顏色、紋理、邊緣等，通過各種圖像處理算法和技術來實現。

4.圖像分析與識別：運用模式識別、機器學習、深度學習等算法對提取的特征進行分析和比較，與預先設定的標準或模板進行匹配，以確定物體是否符合要求或識別物體的類別、狀態等。

5.決策與輸出：根據分析結果做出決策，例如判斷物體是否存在缺陷、尺寸是否合格等，并將檢測結果以合適的方式輸出，如顯示在屏幕上、發送信號給控制系統、生成報告等。

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審核編輯 黃宇