機器視覺檢測是利用計算機圖像處理技術來模擬人眼視覺功能，實現對物體進行識別、檢測和測量的一種技術。其基本原理可以分為以下幾個步驟：

　　圖像獲取：

　　利用一個或多個CCD攝像頭來捕捉被檢測物體的圖像。攝像頭可能需要配合不同類型的照明(如白光、紅外光、紫外光等)來確保圖像質量。

　　圖像預處理：

　　對獲取的圖像進行一系列的處理，以提高圖像的質量，便于后續的分析。

　　特征提取：

　　從預處理后的圖像中提取出用于識別和分類的特征。這些特征可以是簡單的幾何特征(如面積、周長、圓形度等)，也可以是復雜的特征(如紋理、顏色直方圖、邊緣特征等)。

　　圖像分析：

　　利用提取的特征，對圖像進行進一步的分析。這包括：

　　模式識別：使用統計方法或機器學習方法(如支持向量機、神經網絡等)對特征進行分類。

　　定位：確定瑕疵的位置。

　　測量：對瑕疵的大小、形狀等屬性進行量化。

　　決策制定：

　　根據圖像分析的結果，制定決策。例如，在瑕疵檢測中，系統會判斷瑕疵是否超出預設的標準，并據此決定產品是否合格。

　　輸出結果：

　　將檢測結果輸出，可以是簡單的合格/不合格信號，也可以是包含詳細數據的報告。在某些情況下，系統還可以自動標記或剔除不合格的產品。

　　機器視覺檢測系統的關鍵組成部分包括：

　　光源：提供穩定、均勻的光線，確保圖像質量。

　　攝像頭：捕捉圖像。

　　圖像處理單元：執行圖像預處理、特征提取和分析等計算任務。

　　執行機構：如機械臂、分揀器等，用于根據檢測結果進行操作。

　　機器視覺檢測技術的核心在于其能夠快速、準確地處理大量圖像數據，并做出決策，因此在工業自動化領域有著廣泛的應用。