3C行业检测
笔记本、手机等电子元件微型化和复杂化的趋势对工业质检的精度、准确度和效率提出了更高要求，织物瑕疵检测，而国内逐渐攀升的人工成本也加速了“机器替人”的趋势。3C产品外观缺陷检测系统可实现全自动检测内部外部等多种瑕疵，包括主要零件有无，瑕疵检测，螺丝有无，玻璃平板划痕、尺寸大小测量、色差等。
、玻璃纤维布视觉检测系统玻璃纤维布及纺织面料在线检测系统使用人工智能技术，结合工业相机可在材料生产过程中检测材料表面质量，正确提供疵点各项参数，可检测断经、断纬、*洞、油污、经纬污、双纬、稀弄、粗节纱、空织、松紧经、圈纬、小散丝、松纬、经起毛、开口不清等瑕疵，统计和分析各类疵点，提供生产统计质检报告，为生产提质增效。
视觉检测
照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，表面瑕疵检测，以达到效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，外壁瑕疵检测系统，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。
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