机器视觉技术的应用范围

 在工业检测方面

近几十年来，在工业检测中利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点，使机器视觉技术得到了广泛的应用，取得了巨大的经济与社会效益。

自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验，如木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。这些检测识别系统属于二维机器视觉，技术已经较为成熟，其基本流程是用一个摄像机获取图像，对所获取的图像进行处理及模式识别，检测出所需的内容。

机器视觉技术的优势

针对量大面广的混凝土梁体

数字化：机器视觉在工作过程中产生的说要测量数据，均可独立拷贝或以网络连接方式拷出，便于生产过程统计和分析。同时还可在检测后导出数据并生产报表，无需人工一一添加，这无疑大大优于人工检测的数据统计；

总体来说，机器视觉对比人工检测具有自动化、客观、非接触和等特点。特别是在工业生产领域，机器视觉强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性，在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值，对企业来说是实现自动化生产重要的一步。

机器视觉检测设备-锂电池缺陷视觉检测系统 

锂电池极片缺陷形成原因：锂电池极片的生产过程中，会因为涂布机、辊压机的原因产生露箔、暗斑、亮斑、掉料、褶皱等缺陷。涂布对于电池的性能有着很大的影响，极片涂布的一般工艺流程是：放卷一张力控制一自动纠偏一涂布一干燥一自动纠偏一张力控制一收卷。在涂布工艺中，涂料、辊压环节都有可能导片缺陷，严重影响锂电的性能和使用寿命，甚至发生，威胁人身安全和财产安生。而目前对于极片的缺陷检测，大部分的国内生产厂家均使用传统的人工检测，检测效率低下，受工人主观因素的影响，出现漏检，使不合格的极片流向下道工序，导致严重的后果，再者企业对效率要求的不断提高，基于机器视觉和数字图像处理技术的极片缺陷自动化检测必将取代人工检测成为以后的必然的发展方向。