影响自动化检测设备效果的因素有哪些？
环境光：日用滤光片一定程度上可以避免受环境光的影响，它可以改变光线进入传感器的信息。通过使用高亮度调制光源，减少传感器***时间和减小光圈，环境光的影响可以减到小。使用红外等波长的相机来测量可以减少可见光的影响。
灰尘、脏污、水：很多相机可以做到IP65/67防护等级，确保了防尘，防水。灰尘，脏污，液体，蒸汽往往会附着到LED或者镜头表面，对成像产生影响。可以通过增加相机的增益，软件的图像处理，调整LED的输出来进行调整。
机器视觉检测技术的核心—图像处理技术
目标识别和分类：在制造或安防等行业，机器视觉都离不开对输入图像的目标进行识别和分类处理，以便在此基础上完成后续的判断和操作。识别和分类技术有很多相同的地方，常常在目标识别完成后，目标的类别也就明确了。近来的图像识别技术正在跨越传统方法，形成以***网络为主流的智能化图像识别方法，如卷积***网络（CNN）、回归***网络（RNN）等一类性能优越的方法。
机器视觉检测系统的不稳定性因素及解决方案
光源对成像稳定性的影响
光源具有放大图像的特征与缺陷、削弱混乱及背景的作用，直接影响输入数据的质量，由于没有通用的照明设备，光源的设计一直是机器视觉系统的难点，通常不仅需要针对每个特定的应用实例来选择光源类型，还要根据具体环境对光源安装、光源的照射方式进行斟酌，以达到效果。不同类型的光源稳定性存在差异，常见的可见光光源有LED光源、卤素灯、日光灯和钠光灯等，可见光缺点是不能持续稳定的输出光能，如日光灯，在使用的个100小时内，光能会下降15%左右，随着使用时间的增加，光能输出持续下降。
机器视觉检测系统的构成和工作原理
工业机器视觉系统的工作过程主要如下：一个启动脉冲送给摄像机，摄像机结束当前的拍照，重新开始一副新的拍照，或者在启动脉冲到来前摄像机处于等待状态，检测到启动脉冲后启动，在开始新的一副拍照前摄像机打开***构件（***时间事先设定好）；另一个启动脉冲送给光源，光源的打开时间需要与摄像机的***时间匹配；摄像机扫描和输出一幅图像。
