工業(yè)產品表面缺陷可以說是對產品本身質量的嚴重影響，那么企業(yè)如何避免一些表面缺陷，進而控制質量呢?質量控制一直是生產企業(yè)面臨的最大問題。傳統(tǒng)的人工檢測不僅價格昂貴、容易疲勞、容易缺陷檢測等缺點，而且難以適應高速生產系統(tǒng)，因此，智能視覺檢測在工業(yè)中的應用為表面缺陷檢測提供了一種新的解決方案。
目前，機器視覺缺陷檢測系統(tǒng)融合了許多在機器視覺領域的先進技術應用，并迅速整合了創(chuàng)新的檢測理念。根據自動裝卸機制，可以實現分工或單站檢測。
因此，可用于汽車、電子等行業(yè)，我們也廣泛應用于玻璃蓋板、手機、筆記本電腦、平板電腦、電子配件等產品的外觀檢測中。
有些人使用人工智能技術，這也是為用戶定義的缺陷類別進行自我學習，可以根據缺陷類別中極其細微的差異準確地分類，并實現對檢測到的不同缺陷的可靠分類。
我們公司的缺陷分類功能大大加強了全過程質量監(jiān)測、產品分類和工藝改進。
在機器視覺智能缺陷庫中，我們可以建立一個缺陷數據庫，并建立一個包含缺陷圖像和缺陷位置等所有缺陷特征的綜合缺陷數據庫，從而改進缺陷的檢測和分類。
在智能輸出的測試結果，這也是為測試結果，我們可以使用外部報警燈或其他外部報警設備提示，用戶可以查看他們通過表格，圖形等。
機器智能軟件可以自動分析和統(tǒng)計這一部分的數據，并生成相關的趨勢曲線和圖表。
我們需要了解多組組合光、多站、多攝像機組合、自動裝配線、伺服電機水平運動。
機器視覺經典案例：
一、手機硬質玻璃板檢測：檢測玻璃板崩邊、劃傷、黑點、透光、牙邊、壓傷等
二、字符缺陷檢測：檢測產品上噴印的字符、LOGO、標識等缺失、斷裂、異物、顏色不均等。
三、手機外殼外表瑕疵檢測：檢測手機BP面、外側面(包括側面及圓角)壓傷、刮傷、色、雜質、亮點、凸包、腐蝕點、沙粒壓傷等等。
四、logo表面瑕疵檢測：筆記本、平板電腦及手機，可檢測logo表面的碰傷、劃傷、麻點、白點、料線、凸包、研磨痕、橘皮等等
