​视觉检测机器是一种利用光学成像系统和图像处理技术，对物体的外观、尺寸、形状、位置等特征进行自动检测和分析，以判断物体是否符合预设标准的设备。它通过模拟人类视觉系统的功能，能够快速、准确地获取和处理大量的视觉信息，广泛应用于工业制造、电子、汽车、食品、医药等众多领域，用于产品质量控制、生产过程监控、自动化装配等多个环节。
图像采集原理
光源照明：合适的光源是视觉检测的基础。光源的类型（如 LED、荧光灯等）、颜色（白光、红光、蓝光等）、角度和强度都会影响图像的质量。例如，在检测物体表面的划痕时，使用低角度、高亮度的白色光源可以使划痕产生明显的阴影，从而更容易被检测到。
光学系统成像：光学系统包括镜头和相机。镜头负责将物体的反射光聚焦到相机的传感器上，其焦距、光圈等参数需要根据检测物体的大小、距离和所需的视野范围来选择。相机则将光学信号转换为数字图像信号。相机的分辨率（像素数量）决定了图像的清晰度，高分辨率相机可以捕捉到更精细的物体细节，如电子产品微小元件上的缺陷。
图像采集卡（如果有）：在一些高精度的视觉检测系统中，图像采集卡用于将相机传来的模拟信号转换为数字信号，并传输给计算机进行处理。它可以控制图像的采集频率、触发方式等，以确保采集到的图像满足检测要求。
图像处理原理
图像预处理：
灰度化处理：如果采集到的是彩色图像，将其转换为灰度图像可以简化后续的处理过程。灰度化是根据彩色图像中红、绿、蓝三个通道的亮度值，通过特定的算法（如加权平均法）计算出每个像素的灰度值。
滤波处理：为了去除图像中的噪声，会采用滤波技术。例如，中值滤波可以有效地去除椒盐噪声，通过将每个像素的值替换为其邻域像素值的中值，使图像变得更加平滑。高斯滤波则适用于去除高斯噪声，它是基于高斯函数对图像进行加权平均处理。
图像增强：通过调整图像的对比度、亮度等参数来增强图像中的有用信息。例如，直方图均衡化可以扩展图像的灰度范围，使图像的对比度得到增强，从而更容易分辨物体的特征。
特征提取：
边缘检测：用于检测物体的轮廓。常用的边缘检测算法有 Sobel 算子、Canny 算子等。这些算法通过计算图像中像素灰度值的变化率来确定边缘的位置。例如，在检测机械零件的形状是否符合标准时，边缘检测可以准确地获取零件的轮廓信息，然后与标准轮廓进行对比。
形状特征提取：包括提取物体的几何形状特征，如面积、周长、圆形度、矩形度等。这些特征可以帮助判断物体的形状是否正确。例如，在检测食品包装的形状是否规整时，计算包装的圆形度（接近 1 表示形状接近圆形）或矩形度（接近 1 表示形状接近矩形）来判断是否存在包装变形的情况。
纹理特征提取：对于具有纹理的物体，如纺织品、木材等，可以提取纹理特征来进行质量检测。纹理特征包括粗糙度、方向性、周期性等。例如，在检测纺织品的质量时，通过分析纹理的周期性可以判断是否存在织造缺陷。
目标识别与定位：
模板匹配：将待检测物体的图像与预先存储的标准模板图像进行匹配。通过计算两者之间的相似度（如归一化互相关系数）来确定物体是否符合标准以及其在图像中的位置。这种方法适用于检测形状和图案相对固定的物体，如电子元件上的标识图案。
机器学习算法（如深度学习）：在复杂的检测场景中，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）被广泛应用。通过大量的标注数据对模型进行训练，模型可以自动学习物体的特征，从而实现对目标的识别和定位。例如，在检测产品表面的多种复杂缺陷（如划痕、污渍、裂纹等）时，深度学习模型可以准确地识别出缺陷的类型和位置。
图像分析与决策原理
尺寸测量：通过图像中的像素尺寸与实际物理尺寸的比例关系，对物体的长度、宽度、高度、直径等尺寸进行测量。例如，在检测汽车零部件的尺寸是否合格时，视觉检测机器可以精确地测量零件的各个关键尺寸，并与设计标准进行对比，判断是否符合要求。
缺陷检测与分类：根据提取的特征和预设的规则或模型，对物体的缺陷进行检测和分类。例如，在检测电子产品的屏幕质量时，可以检测出像素点缺陷、划痕、黑斑等不同类型的缺陷，并根据缺陷的严重程度进行分类，如分为轻微缺陷、中度缺陷和严重缺陷。
装配验证：在产品装配过程中，视觉检测机器可以检查零件是否正确装配。例如，通过检测零件之间的相对位置、角度关系等，判断装配是否符合设计要求。如果发现装配错误，可以及时发出警报，以便进行纠正。
结果输出与反馈：视觉检测机器将检测结果以数字信号或图形化界面的形式输出。例如，将合格产品和不合格产品进行分类统计，在显示屏上显示检测结果报表，同时可以将检测结果反馈给生产控制系统，以便对生产过程进行调整，如当不合格产品数量超过一定阈值时，自动停止生产线进行调整。