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。

海维鑫系统功能(1) 针对不同产品分别设定检验等级，满足质量管理的细微差别，检测时可根据需要选择设置不同的方案；(2) 缺陷处理灵活人性，可根据缺陷类型及严重程度，设置不同检测模式；(3) 可对同一产品设置蒙板检测区，蒙版区数量、形状、大小、位置不限；(4) 通过优异的补偿算法，校正检测对象处于合理范围之内的中心偏移，保证图像的稳定性；(5) 自动检测换卷或断带信号，届时停止检测，***生产后，检测自动开始；(6) 缺陷以图片墙方式陈列，美观显著；X-Y 坐标分布图，***，大限度的方便浏览查找；(7) 历史记录以缺陷图片和文字描叙并列的方式回放；(8) 分切机可在标记的缺陷位置米数停机，便于处理。

所有自动生产线的目标都是零剔除。鉴于当今的高速技术和潜在的人为错误，这个目标很难实现。

视觉检测可以识别的典型缺陷包括：

标签缺陷

封口和盖顶缺陷

产品与包装完整性缺陷

打印缺陷容器缺陷

视觉检测的优势：

具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。

利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。