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目前，对于电池缺陷检测的传统方法是人工测量和判断。机器视觉的检测系统可以克服人工检测的缺点，如电池检测结果受检测人员主观意愿、情绪、视觉疲劳等人为因素的影响，从而使检测结果标准、可量化，提高整个生产系统的自动化程度;既节约了人力成本，也避免人为统计数据所带来的错误。其中，如何突出缺陷、提取有用信息是视觉处理难点所在。 今天和大家分享锂电池封边缺陷检测的案例，在锂电池的实际生产中为防止电池漏液，造成安全事故，锂电池封边检测应做到： 1、检测电池是否封边完好; 2、封边到电池边缘的距离
机器人视觉系统经历了三代的发展，第一代机器人视觉的功能一般是按规定流程对图像进行处理并输出结果。这种系统一般由普通数字电路搭成，主要用于平板材料的缺陷检测。
机器视觉系统中，工业CCD相机是系统的重要组成部分之一对于此类精密光学设备产品，在使用及维护时应特别注意相关事宜。采用正确的维护方法，可以确保产品的质量，并延长使用寿命。本文简单介绍一下清理工业相机的方法及使用材料
机器视觉以视觉器件、可配置视觉系统和智能视觉装备等形态服务各产业，已经被广泛应用于消费电子、印刷包装、新能源、汽车制造等众多行业，几乎涵盖国民经济的各个领域。机器视觉作为人工智能的重要分支，是实现工业自动化和智能化的关键核心技术，也是中国实施智能制造战略的重要支撑。
划痕检测是工业生产中经常遇到的问题。在工业生产中,许多设备的零部件都是在高温、高压的环境下工作的，所受载荷复杂，使用环境恶劣，故障率高。因此，对相关零部件的划痕、裂纹进行视觉检测就显得尤为重要。
工业生产线，特别是中国家电制造业的生产线，对生产效率、生产质量等方面的要求越来越严苛，检测岗位如果还是用原始的人眼检测方式，在面对产品改革升级快、型号变更快、生产效率高等条件下势必会力不从心。相较于人眼检测，机器视觉技术有先进、速度快、功能齐全等特点，可以快速胜任高强度的工作环境，能以最快速、最高效的速度完成枯燥重复的产品检测工作。可以预见，机器视觉技术产品将成为未来企业生产线上不可或缺的“一员”。
无纺布多应用在医疗和卫生行业，与人体亲密接触，对其卫生程度要求极高。随着无纺布产线速度越来越快，企业在生产过程中对无纺布的缺陷检测工作也非常重视，无纺布缺陷检测系统就是在这样的需求下推向市场。无纺布缺陷检测系统可以对各类无纺布材料的缺陷识别、颜色检测、异物识别等问题进行处理，很大程度上提高现有生产线的自动化水平，在保障产品质量，提高生产效率的同时，降低了人工检测的成本。
自动化和机器人时代，在其装配线上使用自动点胶设备的制造商，在维持其制造过程的过程控制方面正面临着越来越大的挑战。无论是制造汽车还是医疗器械，他们都需要高速检测工具来确保其点胶过程的准确性和产品的整体质量。
从理论起步到工业实践，中国工业视觉发展分为四个阶段，当前正处于机器视觉向各行业应用渗透的时期。科技自主化成为国家战略，工业视觉应用的广度与深度实现快速发展，广度体现在2D向3D递进，深度体现在算法层的深度应用，如深度学习、AI认知逐步建立，应用渗透率提高，国产化应用需求逐渐增加，自研比例不断提升。
在一套完整的视觉检测系统主要包含图像采集部分和图像分析部分，而图像采集部分主要有工业相机、工业镜头以及机器视觉光源承担。 通过恰当的光源照明设计，可以使图像中
