質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作，以前往往只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線后面仍常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即“零缺陷”）。對瓶子質量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。

那么如果應用了視覺工控機在機器上進行視覺檢測會怎么樣？

東田工控小編要給大家科（重）普（溫）一個典型的機器視覺應用系統。它包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。

機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。

那么回到剛才的案例，我們將流水線進行自動化的改造，使瓶子生產流水線變成快速、實時、準確、高效的流水線。在流水線上采用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的瓶子檢測中，用人工檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度

一般瓶子檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像，在此基礎上設定一定標準；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在瓶子質量檢測工程中要復雜一些：

1． 圖像的內容不是單一的圖像，每個被測瓶子的外形、雜質、大小、顏色、位置不一定一致。

2． 瓶子的形狀等細微處難以確定。

3． 由于瓶子快速運動對光線產生反射，圖像中可能會存在大量的噪聲。

4． 在流水線上，對瓶子進行檢測，有實時性的要求。

由于上述原因，圖像識別處理時應采取相應的算法，提取瓶子的特征，進行模式識別，實現智能分析。

視覺工控機在視覺檢測中充當大腦核心及指揮官的角色，通過上架的工控機進行數據采集后的分析、產生結論、發出指令、結果統計和存儲等。

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