光学筛选机齿轮视觉检测
齿轮作为一种应用广泛的机械零件，其精度对机械产品性能有着重要影响。提高齿轮检测技术是提高齿轮产品质量的必要保证，由于齿轮形状的固有特点，其检测项目众多，测量过程复杂，测量设备昂贵，因此，在实际生产中迫切需要对齿轮进行快速检测与分析。光学筛选机齿轮检测为非接触式无损检测，是一种崭新的检测手段，与传统的检测手段相比，具有不可替代的优越性。光学筛选机视觉检测系统在高速、细微和重复读比较高的制造过程中更为可靠，把机器视觉用于制造系统是工业发展的方向和必然趋势，也是提高生产效率的有效途径。
机器视觉检测技术的核心—图像处理技术
图像采集，如果相机是模拟信号输出，需要将模拟图像信号数字化后送给计算机（包括嵌入式系统）处理。现在大部分相机都可直接输出数字图像信号，可以免除模数转换这一步骤。不仅如此，现在相机的数字输出接口也是标准化的，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、Blue Tooth接口等，可以直接送入计算机进行处理，以免除在图像输出和计算机之间加接一块图像采集卡的麻烦。后续的图像处理工作往往是由计算机或嵌入式系统以软件的方式进行。
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。
机器视觉检测技术的基础—图像采集技术
光源照明
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，其直接影响输入数据的质量和应用效果。到目前为止，还未有哪种机器视觉照明设备能通用各种应用，因此在实际应用中，需针对应用选择相应的照明设备以满足特定需求。
光学摄像头
光学摄像头的任务就是进行光学成像，一般在测量领域都又专门的用于测量的摄像镜头，因为其对成像质量有着关键性的作用。摄像头需要注意的一个问题是畸变。这个就需要使用相应的畸变校正方法，目前也开发出了很多自动畸变自动校正系统。
