在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。

光源选型基本要素:

对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

海维鑫系统

图片墙：

即时显示缺陷，以不同颜色提示严重程度，标注缺陷的类别、位置、面积等信息（可根据用户要求标注特殊文字）；

单击缺陷图片，可放大查看图片，在保证清晰度的情况下，可连续放大缺陷倍数；

具备回放功能，方便历史查看。

分布图：

动态显示缺陷范围并用不同颜别类型，是缺陷严重程度及分布位置的概略图

分布图可放大缩小，体现局部或整体信息。

海维鑫科技研发中心于 2017 开始立项到 2019 年 7 月年通过项目测试止，经过近两年的开发，自主研发出针对帘子布缺陷的精 zhun 判定的 AI 系统，该系统基本取代人工对帘子布品质定等。

视觉检测在印刷行业的应用

利用在线/离线的视觉系统发现印刷过程中的质量问题，如切模，堆墨、飞墨、缺印/浅印、套印不准、颜色偏差等，同时在线设备可将颜色偏差和墨量多少的检测结果反馈给PLC,控制印刷设备的供墨量，对供墨量进行在线调节，提高印刷质量和效率。

很多大型企业通过采用这种新型检测解决方案，不仅可实现其质量目标，而且可通过大幅缩短转换时间提升生产线工作效率。