机器视觉工业缺陷检测的那些事

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原创 最新推荐文章于 2026-07-16 13:34:11 发布 358 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
全面解析机器视觉工业缺陷检测(光源，相机，镜头，算法) 一般机器视觉系统：相机、镜头、光源、运动系统。 视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等。 尺寸测量主要是检测物体的长、宽、高，比较常见主要是物体的二维尺寸（宽和高）检测。 表面缺陷检测主要是物体表面局部物理或者化学性质不均匀的区域，比较常见的有金属或者塑料制品表面的划痕（如：手机壳/屏幕表面的划痕）、斑点和孔洞（如：PCB板漏了焊点或者表面多了焊点），纸张表面的色差、脏污点、破损，纸制品表面的压痕、凸起，玻璃等非金属 阅读详情

机器视觉工业缺陷检测的那些事（一、光源）
机器视觉工业缺陷检测的那些事（二、相机）
机器视觉工业缺陷检测的那些事（三、镜头）
机器视觉工业缺陷检测的那些事（四、常用算法与库）

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#计算机视觉 #视觉检测
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python+opencv实现机器视觉基础技术(2)(宽度测量，缺陷检测，医学检测  本篇博客接着讲解机器视觉的有关技术和知识。包括宽度测量，缺陷检测，医学处理。 一：宽度测量   在传统的自动化生产中，对于尺寸的测量，典型的方法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。而这些测量手段测量精度低、速度慢，无法满足大规模的自动化生产需求。基于机器视觉的尺寸测量属于非接触式的测量，具有检测精度高、速度快、成本低、安装简便等优点。可以检测零件的各种尺寸，如长度、圆、角度、线弧等测量。   利用python+opencv方法可以进行宽度的测量。步骤是先选取出一个矩形，然后进行阈值分割，再进行反色，边缘提取 阅读详情

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一般机器视觉系统：相机、镜头、光源、运动系统。视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等。尺寸测量主要是检测物体的长、宽、高，比较常见主要是物体的二维尺寸（宽和高）检测。表面缺陷检测主要是物体表面局部物理或者化学性质不均匀的区域，比较常见的有金属或者塑料制品表面的划痕（如：手机壳/屏幕表面的划痕）、斑点和孔洞（如：PCB板漏了焊点或者表面多了焊点），纸张表面的色差、脏污点、破损，纸制品表面的压痕、凸起，玻璃等非金属制品表面的杂质、破损、污点、平整度等。

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