机器视觉技术在物品自动化检查中的六大关键要素
如果你生产的是精密的小零件，质量将是驱动整个制造过程的关键。确保产品质量的方法之一就是使用机器视觉系统进行自动检查。这些系统采用计算机视觉技术来自动检测零件中的许多不同缺陷（如污垢、划痕、凹槽或因生产过程中出现的变形），以及尺寸偏差。它们还收集有关提高制造效率、几何尺寸和公差的数据。此外，考虑到不同地区劳动力成本的差异，自动化检验通常成本更低，而且回报通常在两年内就能实现。
然而，在实施自动化检查项目之前，企业应该注意以下六个关键因素：
每种零件都有其独特之处：设计用于测试不同零件类型的自动视觉检查系统是一项复杂任务，因为零件可能会被遮挡或阴影可能会隐藏相关区域。这通常是由于产品设计导致的一些限制，而不是产品设计过程的一部分。在AVC设计时，每种可能出现缺陷的产品都必须被考虑到，即使是相似的零件也有与特定材料或产品设计相关的问题，因此寻找定制解决方案是必要的。
尺寸测量和表面检查：一般来说，工厂里的自动视觉检查系统分为两类，一类主要用于尺寸测量，一类则用于表面缺陷检测。在这两者中，尺寸测量系统最容易开发，因为可以预先估计所有内容。通过明确定义零件规格，可以识别关键参数，即使零件尺寸具有最严格公差。一旦这些关键参数得到确认，就可以开始正确实施，并利用计算方法验证照明、速度或相机分辨率等相关参数。
定义和分类缺陷：因为定义和分类缺陷是在开发过程中非常重要的一部分，所以在开始开发之前应编写一个缺陷目录。这个目录不仅包括需要检测所有不足以进入可接受范围内或接近可接受范围内部位，以及在可接受范围内但临界大小超出规定标准的情况。此外，还包括电子表格形式，以便于软件工程师优先处理常见问题。
系统检查流程：为了准确找到特定的缺陷，有五个步骤要执行：
零件定位
图像分割
图像标准化
信号/噪声优化
缺陷检测和分类
确保高质量图像：良好的检验依赖于高质量图像。在这里，可以通过几件事来保证视觉檢查系統产生最佳圖像，比如控制照明条件、相机设置等，以减少错误拒绝并保持周期时间。
大投资=大回报 对于任何公司来说，大规模投资安装自动視覺檢查系統是一笔巨大的开支，但这是一项往往能够带来显著收益的事业。不仅如此，这一投资还能降低不良品发出的风险，同时提高了生产效率，为客户提供更加完美无瑕的小型精密机械部件，从而提升品牌形象并增加市场竞争力。