随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。缺陷检测设备的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能很好地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。下面小编给大家介绍视觉缺陷检测设备在各大行业中的应用。

    彩色印刷品在线质量检测系统 1.研究现状 国内对在线质量检测理论方面的研究已经比较成熟,并已经针对特定的产品开发了一些印刷品在线检测系统,目前国内比较***的在线检测装置主要包括: (1)印刷在线质量检测系统.该系统包括悬挂于印刷流水线履带下部的摄像箱,设置于印刷流水线拐点处的轮轴上的光电编码器,摄像箱中设置有线光源,光电编码器的信号输出端通过信号电缆连接在摄像机上;图像卡与摄像机、控制主机和图像处理卡相连;图像处理卡还与控制主机相连;控制主机输出端还设有连接到印刷设备的控制电缆.由于采用线阵相机,

为解决食品生产过程中产品残缺问题,研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法,以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统,对单目摄像机进行标定,利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;后对处理完成图像进行区域检测,得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%,并满足高精度、实时性的要求,为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。

在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、、增强现实（AR）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积***网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟***网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。