在现代包装工业自动化生产中，涉及各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“”)。

缺陷检测设备可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，大大提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。

　　以上内容就是对视觉缺陷检测设备在各大行业中的应用的介绍了，它利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的处理、计算、终进行实际检测、控制和应用。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测设备的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。

结构光三维轮廓测量是以图像为传递信息载体,依据光学三角法测量原理,利用数字图像处理技术对物体的二维图像进行研究,通过建立视觉测量数学模型,得到物体的大小、形状。 本主要以实现物体三维轮廓尺寸在线检测为研究目标,深入分析国内外相关研究成果,对线结构光非接触测量技术的关键环节进行分析研究。主要研究内容可概括成以下几个方面: (1)介绍了文中涉及的数字图像的基本理论以及图像处理的关键算法,主要包括图像增强、图像分割、图像平滑算法。 

玻璃瓶作为酒饮料的主要包装容器,其产品(特别是瓶口)质量直接影响酒的品质与安全。根据透明玻璃瓶在线检测中缺陷信息弱、生产线抖动等特点,研究与开发了一种基于机器视觉的在线检测系统,应用熵法实现瓶口图像的分割以及改进的Hough变换算法实现瓶口图像的***。实际运行表明,系统动态图像效果良好,且图像处理算法快速准确,满足当今高速酒饮料灌装在线检测的要求。