为解决食品生产过程中产品残缺问题，研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法，以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统，对单目摄像机进行标定，利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;后对处理完成图像进行区域检测，得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%，并满足高精度、实时性的要求，为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。
磁性产品自动化检测，和人工相比，自动化检测设备有下面几种优势：
1、精度，效快，自动化检测设备可以快速的对产品进行拍照和分析，比如说比较的五金件，可以采用高清相机，精度可达±0.001mm，检测的速度可以达到300-1200pcs；
2、相对于人的思维来说，机器检测的判断性是客观的，接插件高精度检测电话，因为人是会产生疲劳，还有可能被心情等影响到终的判断结果，但是，机器的判断就是客观的，不会因为任何外界的因素影响。自动化检测的结果更加准确和靠谱，而且机器不会累，可以一直重复性长时间的进行工作。
3、成本比较低，工厂对检测人员的招聘、培训、薪酬等都是需要很高成本低的，如果人员出现了流失，成本就会更大，但是，自动化检测设备一台就可以抵好几个人工，不需要培训，不需要薪资，不需要担心人员的流失。不需要休息，可以一直不间断二十四小时的工作。检测效率比人工明显的要高出来很多。所以说，未来的趋势就是，自动化检测代替人工检测这是必然的。
为实现图像处理技术在冲压件表面缺陷在线检测中的应用，开发了一套冲压件表面缺陷实时在线快速检测系统。使用基于多模板匹配算法获取图像中冲压件的位置，建立感兴趣区域;提出基于拉普拉斯-高斯(LoG)算子的实时浓淡补正算法实现冲压件表面缺陷的增强;使用大津法和形态学操作实现冲压件表面缺陷位置的提取。系统使用MATLAB实现基于LoG算子的滤波算法;使用LabVIEW实现其余算法，并在其中调用MATLAB脚本节点;使用多线程技术实现的检测算法。经实验，系统能够对生产线上每一个冲压件进行快速检测，并检测出有缺陷的冲压件，整个过程耗时在100ms以内，能够满足在线实时检测需求。
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