機器視覺檢測技術主要是為了提升生產線當中產品檢測的精度、自動化水平和柔性化能力，他可以切實幫助企業降低人工成本、保障存在危險操作的員工安全。日前機器視覺系統主要應用于完成定位、識別、檢測和測量等任務，在包裝業、制造業、人工智能科技等行業都有廣泛應用。機器視覺技術在工業制造中有哪些優勢和局限性呢?
玻纖瑕疵檢測系統
一、機器視覺技術在工業制造環節中的應用優勢
1.可實現可靠性更高的產品質量檢測及實時監控，有效的避免了人工檢測過程中的主觀性和個體差異;
2.檢測精度可達到亞微米級別，突破了人眼的物理限制，在全生命產品周期內對產品進行外形、標簽、完整度等方面的缺陷檢測;
3.數字圖像處理和計算機視覺算法不斷優化，在軟件系統層面上提供更廣泛及高效的檢測功能，補充機器視覺硬件系統的檢測能力;
4.避免檢測人員與被檢測物件直接接觸，防止物件被人為損壞，避免了檢測系統機械部件的消耗程度以及維護成本;防止物件免受污染;
5.使用機器視覺技術的機器人或者機械臂可以根據機器視覺系統提供的位置和方向信息，對工件進行智能抓取，廣泛應用于食品，醫療制藥和包裝等行業，拓展了生產制造的柔性;
6.減少人在現場操作的時間，有效的避免了操作人員的聽力損害、身體機能下降等情況，保證了操作人員人身。
二、機器視覺技術在工業制造中應用的局限性
1.受到環境光源的約束：不同的光源將造成不同的成像質量和效果，直接干擾檢測算法的檢測，可能造成產品的誤判;單一的視覺引導技術不能保證路徑中障礙物檢測的精度，決策控制層往往需要融合多種傳感器采集的信息。
2.受到硬件設備性能的限制：攝像頭的鏡頭畸變矯正、標定差異性、視角范圍有限;安裝條件及場地限制，對傳感器融合方案的要求;每個像素的暗電流不同，對光子響應不一致，會造成攝像機中空間及模式噪聲;CCD線陣相機的參數設置的局限性。
3.受到端上計算資源的限制：工業產品大規模復雜的模型架構需要依賴強大計算能力，當設備終端上內存難以滿足時需要采用模型云端離線訓練再部署到設備終端;圖像數據傳輸時仍需要對特定的任務目標進行模型的參數調整、優化，會產生額外的工程開銷，且實時性較差。
4.受到檢測對象多樣性的限制：物體表面缺陷種類繁多、缺陷產生機理不明、缺陷描述不充分;機器視覺系統難以從數據中提取特征。
5.受到成本和收益經濟性的限制：視覺傳感器等工業相機核心零部件和底層視覺軟件的開發需較大投入成本。
小結：機器視覺設備操作簡單，有著精準度高，檢測快的特點。機器視是覺通過計算機模擬人眼視覺功能，進行圖像信息采集、處理并最終用于檢測、測量和控制。目前，80%的工業視覺系統被用于檢測工作，包括用于生產線的提效增產，控制產品質量，用來代替人工完成高強度的重復性工作，也適用于一些危險工作環境或人眼不能滿足要求的場合。