通过不断创新，机器视觉系统为更快、连续和更有效的成像开辟了道路。因此，他们确保越来越简单和准确地识别人眼不可见的问题。在此过程中，缺陷检测一直是机器视觉和质量控制的核心。缺陷检测

检测差异

在基础上，这些系统使用相机和成像传感器来检测缺陷，包括线扫描、面扫描、扩展光谱和智能相机，以及高速帧采集器和 X 射线检测器面板。它们旨在在高速、高分辨率以及标准和更具挑战性的环境中有效运行。视觉处理器和软件然后使用算法来检查颜色、纹理和其他图案的变化。在定位和识别重要特征时，该软件可以对齐理想图像和实际图像，以便通过计数、表面缺陷检测和其他工具来测试差异。

开拓性方法

由于缺陷的形状、大小和位置各不相同，因此有许多方法可以找到它们。传统的成像工具有助于发现明确定义的错误，而先进的工具则通过抑制背景噪声来解决纹理表面或改变形状和尺寸的问题。但是，没有明确模式的缺陷需要更高级的工具，如下所示，通过比较实际产品和理想产品来识别错误。

图像差分从实际对象的图像中减去理想样本的图像以确保相似性，较大的差异会导致拒绝。
模式匹配训练视觉系统观察和定位图像中模式的理想迭代，以发现更小的缺陷。
这些工具和其他工具都需要仔细照明、正确的镜头和对齐，以确保准确性并防止将旋转、平移或缩放的变化视为缺陷。在检测和解决缺陷方面，机器视觉系统有助于最大限度地减少制造和其他应用中的此类问题，以保持这些过程正常进行。因此，它们不仅对于发现裂缝、间隙、瑕疵和其他缺陷至关重要，而且对于保持整体质量控制也至关重要。