施努卡：机器视觉识别用到的方法（机器人视觉识别）

在大规模的工业自动化生产中，很多工业产品都需要进行质量检测，例如工件表面缺陷检测，针对一些划痕，凹凸，色差等进行检测。产品质量的好坏一定程度上会影响产品的质量和使用率，那么视觉识别检测系统可以在一定程度中解决这一难题，提升产品质量，包装生产效率。

那么，产品视觉识别检测方法有哪些呢?这里我们可以分为三种：

第一种是人工检测，传统人工给企业带来了一定成本压力，而且在进行缺陷判别时不够精准，难以达到企业所需要的精度及效率。

第二种是机械装置接触检测法，这种学习方法虽然在生活质量上能满足社会生产的需要，但存在安全检测设备市场价格高、灵活性差、速度慢等缺点。

第三种是机器视觉检测法，即利用图像处理和分析对产品可能影响存在的缺陷进行有效检测，这种方法采用非接触式，安装灵活，测量精度和速度都比较高。

但是在实际应用过程中，由于每个产品缺陷都不一样，我们一般常见的缺陷都属于结构型缺陷，像一些外观，尺寸，规格等都属于这一类，而通过机器视觉识别检测系统可以对目标表面图像内容进行预处理，并与标准图像对比，找到其中可能存在的缺陷，然后识别并判断能力缺陷种类和严重污染程度，对产品市场进行垃圾分类分级处理。