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　　1)光源与成像：机器视觉中优质的成像是第一步⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，由于不同材料物体表面反光☾☽❄☃、折射等问题都会影响被测物体特征的提取✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰。比如现在玻璃⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓、反光表面的划痕检测等✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯。8t4机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_谈球吧(中国)

　　2)重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，真假瑕疵的鉴别很多时候较难ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，这也是很多场景始终存在一定误检率的原因⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦，已经在不断取得各种突破✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅。8t4机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_谈球吧体育官网入口

　　3)对非预期缺陷的识别：在应用中⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤，往往是给定一些具体的缺陷模式ⅲⅳⅴⅵⅶⅷⅸⅹⒶⒷⒸⒹ，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓。但经常遇到的情况是㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦，许多明显的缺陷♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，因为之前没有发生过❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，或者发生的模式过分多样⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，而被漏检⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺。如果换做是人⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，但是他会注意到✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，从而有较大几率抓住它㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破ⅲⅳⅴⅵⅶⅷⅸⅹⒶⒷⒸⒹ。8t4机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_谈球吧体育官网入口