视觉检测设备就是通过计算法和图像处理的技术，模仿人检测产品的办法去检测产品的外观不良，人工检测产品是需要抓住步骤来进行，通过人的眼睛把产品的信息传送给大脑，判断这个产品是良品还是不良品。视觉检测和人工检测的原理是差不多的，但是自动化视觉检测设备不论是精度、效率、性能等，都是比人工检测要高出很多的。很多的企业现在对视觉检测设备了解的不是很清楚，很疑惑，为什么视觉检测设备会给企业带来更高的效率，下面，我们一起来了解一下：

机器视觉代替人工，机器视觉全程都是自动化操作，一台机器可以代替三到四个人工。

第二：视觉检测设备的速度可达300-1200/分钟，精度可达0.001mm，准确率高达99.9%，这在一定程度上大大的提高了生产效率。

第三：自动化检测设备可以不间断的二十四小时运作。

第四：检测速度，效果稳定。

机器视觉检测主要是应用在工业质量检测方面，相对于人眼检测，机器视觉检测设备可以更快的筛选出良品和不良品，率高达100%，在保证产品快速生产的同时，还能保证产品的质量。机器视觉检测设备在现在工业生产中是不可缺少的辅助设备，在各行各业中都是应用非常广泛的，那么，机器视觉检测基本上分为哪些分类呢？

   机器视觉检测设备主要是以功能、检测技术、载体等来进行分类的：

  根据检测的功能来进行划分主要有：缺陷检测、尺寸检测、计数/遗漏检测、供料还有下料等。

   根据检测技术进行分类：尺度丈量技术、颜色识别技术等。

  根据检测的装置载体进行分类：在线检测系统等。

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“”)。

目的为实现饮料易拉罐拉环背部激光打码的自动化,提出一种基于遗传算法的易拉罐罐盖图像识别新方法。方法首先搭建一套易拉罐盖激光自动打码机,基于所搭建的实验系统,利用CCD相机实时罐盖图像。对所到的图像进行中值滤波和灰度增强处理,在此基础上,研究基于遗传算法的罐盖图像阈值分割新方法,分析、确定算法的关键参数(个体数目、交叉率、变异率等),由此得到罐盖的二值化图像,并对算法处理结果进行误差分析。结果遗传算法经过约15代的迭代计算,能够收敛,获取到的图像阈值,整个算法的运行时间约30 ms,终的图像精度约为7.9 pixel。