随着科技日新月异的发展,工业生产流程进一步细化,产品变得越来越复杂,生产厂家逐渐加强了对产品质量检测环节的投入。视觉检测技术正越来越多地应用于各个领域,代替人进行全自动的产品检测、工艺验证,甚至整个生产工艺的自动控制。本文从视觉检测技术出发,详细叙述了视觉检测技术在大型自动化生产线上的应用,***研究灌装***表面缺陷检测算法。本文结构如下: 首先,概述的研究背景和意义,简单叙述了机器视觉技术的基本原理,针对视觉检测技术的特点,分析了视觉检测技术的研究现状及发展趋势,并简述了机器视觉技术在工业、农业、军事、交通和上的应用现状
早的机器视觉提出开始与上个视觉60年代，随后1973年，美国自然科学会制定了1973-1982 视觉系统和机器人的发展计划，并研究成功了一些实用的视觉系统，应用于机械手***、集成电路生产、精密电子产品装配、饮料罐装的检验等场合；后来在PCB制作工艺中也采用机器视觉系统，用于印制电路板的质量监测等。除了在生产制造领域外，军事领域也广泛应用，如精的制导系统等，无人机的自动导航等；还有CV也应用在生物实验等领域，用于监测生物各个生产规律，通过加速视频播放来呈现生物生长等过程；在汽车自动驾驶领域，CV芯片也有不断深入的应用。
基于机器视觉的易拉罐质量检测系统使用机器视觉LED光源：圆顶式无影光，三环式无影光，低角度环形光，同轴光，有效地解决了打光的难题。通过对复合式光源的组合控制，能获得轮廓清晰、色彩对比鲜明的瓶盖图像，并能迅速地与设定值比较，找出具有边缘凹陷、表面划伤、拉环变形、密封胶破损、印刷字符、图案不清晰的不良产品，并立即剔出生产线。