我认为，机器视觉技术的应用主要旨在提升生产效率并降低人力成本。随着工业4.0时代的到来，市场对零件生产的精密化要求不断提高，而用人成本和人工效率、稳定性问题也日益凸显，这导致了误检和漏检率的上升。在这种背景下，推出基于机器视觉的检测方法显得尤为必要。这类方法依赖于CCD相机拍照以及软件进行图像分析，其优势在于高效、高速且非接触式。
例如，对于螺丝螺母这样的产品，其品质要求极为严格，而且，由于它们通常是大批量生产，因此完全依靠人工进行外观检测是不切实际的。因此，我们必须采用光学影像检测设备来确保质量。
实现这一目标的一般步骤包括图像采集、图像预处理、轮廓匹配与位置补正以及螺纹检测数据判断数值显示。通过我们的自主研发软件，就能轻松识别螺丝圈数，如图所示，该圈数为5圈。
总结来说，在视觉检测中，处理过程通常涉及图像输入、定位工具选择、输出结果。在本例中，定位工具采用轮廓匹配与位置补正；而用于检查工具的是螺纹检测，最终得到展示的是螺纹环数。
在实际应用中，要灵活运用各个工具之间相互搭配，以便达到融合并熟练掌握之目的。而这些外观检查设备具有诸多优点：
检测速度可达300-1200个/分钟。
检测精度最高可达±0.02mm。
检测准确性可达99.9%。
自动上料下料，无需人类干预。
此外，当今工业制造业仍然主要依赖手动检查产品表面的缺陷，这种方法不仅因作业条件和主观判断等因素影响效率，而且容易导致错误，从而影响最终结果。然而，随着计算机技术进步，一种基于机器视觉技术的人工智能表面缺陷探测系统应运而生。这项新技术不仅提高了工作效率，还避免了由于作业环境或个人判断带来的准确性问题，使得更快地识别产品表面瑕疵成为可能。
