光学筛选机是怎么工作的
光学检测系统可以事先存储一定量的良品的图像，检测的时候将待检产品的实时图像和存储的图像比对，待检产品图像和良品图像区域明暗度和影像尺寸差异超出设定的值的即可判定为不良品，也可以根据检测项目对一些特定的区域进行编程，明暗程度或者尺寸信息达到一定数值的即可判断为良品或者不良品，可以设置多区域以达到更细分的检测的目的，从而杜良品。
自动光学筛选机的组成
光学筛选机的优势：速度快，精度高，不疲劳，使用成本低，不会错检漏检，提升企业实力。
光学筛选机的不足：兼容性差，对产品大小、形状兼容有限、不同产品需要做不同的上料系统，采购成本高。
全自动光学检测设备的采购成本一般在十几万到几十万不等，但是能代替5~8个人工工位，一般一年即可回本。
光学筛选机适用行业适用行业
精密五金、紧固件、螺丝螺母、弹簧、航空航天零部件、齿轮、轴承、密封圈、橡胶圈、O型圈、电子元器件、LED、电容电阻、磁芯、垫片、石墨片、电池壳等需要多产品进行尺寸外观检测筛选的行业都适用。
机器视觉检测技术的核心—图像处理技术
图像处理是机器视觉检测的核心。在使用机器视觉对产品进行检测时需要通过以下几个环节，来实现产品图像的处理。
图像采集，图像采集就是从工作现场获取场景图像的过程，是机器视觉的步，采集工具大多为CCD或CMOS照相机或摄像机。照相机采集的是单幅的图像，摄像机可以采集连续的现场图像。就一幅图像而言，它实际上是三维场景在二维图像平面上的投影，图像中某一点的彩色（亮度和色度）是场景中对应点彩色的反映。这就是我们可以用采集图像来替代真实场景的根本依据所在。
图像预处理：对于采集到的数字化的现场图像，由于受到设备和环境因素的影响，往往会受到不同程度的干扰，如噪声、几何形变、彩色失调等，都会妨碍接下来的处理环节。为此，必须对采集图像进行预处理。常见的预处理包括噪声消除、几何校正、直方图均衡等处理。通常使用时域或频域滤波的方法来去除图像中的噪声；采用几何变换的办法来校正图像的几何失真；采用直方图均衡、同态滤波等方法来减轻图像的彩色偏离。总之，通过这一系列的图像预处理技术，对采集图像进行“加工”，为体机器视觉应用提供“更好”、“更有用”的图像。
