在工业生产中，传统的检测技术需要大量的检测人员，不仅影响生产效率，还会带来不可靠的因素。工业视觉检测技术克服了传统检测技术的缺点，以其安全可靠、自动化程度高等优点得到了广泛应用，成为检测技术的研究热点之一。
机器工业视觉检测的主要过程是：首先利用CCD摄像机将捕获的目标转换成图像信号，传输到专门的图像处理系统，再根据像素分布、亮度、颜色等信息转换成数字信号。图像系统对这些信号进行各种运算，提取目标的特征，如面积、长度、数量、位置等。最后，根据预设的公差等条件，输出结果，如尺寸、角度、偏移量、数量、合格/不合格等。大大提高了工作效率和产品质量。
今天我想和大家分享一下机器工业视觉检测是如何实现的。
工业零件的整个系统检查过程如下：
(1)将零件放在传送带上，随着步进电机的运动，将零件送到CCD下方；
(2)工业相机的曝光控制和图像采集；
(3)将采集的图像传输到计算机；
(4)对图像进行滤波等预处理；
(5)选择一部分待测区域，对该区域进行亚像素定位，找出该区域的边缘，并测量边缘之间的长度；
(6)利用模板匹配法自动找出待测图像中的角度进行角度测量，然后测量角度值；
(7)在实际生产测量中，根据技术指标要求判断零件是否合格；
(8)合格零件由剔除机构送至产品箱，不合格零件送至废品箱。
众所周知，影响系统测量精度的因素有很多。通过实际分析，主要有成像系统误差、各种噪声、标定误差和软件算法误差。让我们来看看这些误差对检测系统的影响以及解决方案。
1.成像系统误差：CCD的分辨率是测量系统中的一个重要指标。CCD相机的分辨率越高，被测物体的实际尺寸越小，像面的分辨率越高，可以使系统的检测精度更高。成像系统的几何畸变误差是典型的系统误差，是影响光学检测精度的因素之一。选择视觉图像质量高的双远心镜头可以提高检测精度。
2.各种噪声：包括电源波动、光源照明不稳定导致的照明系统随机波动噪声、光响应不均匀导致的空间波动噪声、暗电流分布不均匀导致的相机噪声、感光元件大小和间距不均匀等。选择高亮度、亮度可调、均匀性和稳定性好的机器工业视觉光源，合理设置CCD参数，有利于噪声控制。3.校准误差：系统会在校准过程中引入误差。通过多次采集摄像机视场内不同方向的图像对标准件进行标定，然后计算平均值作为最终的标定系数，可以消除镜头畸变带来的误差和标定过程中引入的随机误差。
3.软件算法误差：不同的图像处理和分析方法以及不同的检测方法和计算公式都会带来不同的误差。SVMS智能检测软件结合高分辨率CCD和双远心镜头，能有效提高检测精度，减少软件算法误差。