现在在电子制作范畴，小到电容、电阻、连接器等元器件，大到键盘、PC板、硬盘等在电子制作职业链条的各个环节，几乎都能看到机器视觉检测的身影，机器视觉按应用功用划分，主要是四个方面：测量、检测、辨认、定位。

在检测环节中，3C自动化设备应用高，有70%的机器视觉单位应用在该环节，在实践应用中，机器视觉检测系统可以快速检测排线的顺序过错，电子元器件是否错装漏装，接插件及电池尺度是否合规等，在需要削减生产力成本的前提下，机器视觉技能就扮演着不行短少的人物，对机器视觉技能的要求也不断提高。

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机器视觉系统主要是采用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，用于实际检测、测量和控制，以达到人们所需求的结果，基于机器视觉技术对玻璃表面检测系统，完成对玻璃缺陷的提取，识别，区别次品，满足玻璃表面缺陷检测的要求。

玻璃表面检测系统将待检玻璃置于照明系统前，图像获取模块接收到智能控制系统给予的触发信号，CCD工业相机摄取到玻璃表面缺陷图像，经过图像采集卡把图像数据采集到计算机内存，利用研制开发的图像处理软件实现对玻璃表面缺陷的检测，根据情况进行分析，通过输出设备输出检测结果。

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精度高的系统标定是机器视觉系统进行精密测量和检测的前提与基础，它可以通过两个步骤来提高检测系统的精度指标，东莞市瑞科智能科技有限公司来给大家讲述一下。

1、误差测量与评估：通过超精密刻画的专业图像标定板在机器视觉系统环境下所采集到的图像，配合专业的标定算法来实现这一过程，系统可以得出视野范围内的任意位置上的误差数值，并据此误差数据评估机器视觉系统的精度等级；

2、误差图像的矫正与补偿：此过程涉及图像平移、旋转、插值、重建、亮度补偿等多种精密图像算法，经过校正和补偿后的图像可以更精密地反映被测物品的实际情况，达到超精密的视觉检测。