機器視覺中的缺陷檢測都檢測什麼？

1樓：COBOT機械人大腦

前面已經說了很多，這裡具體一點，從自身做過香菇行業稍微描述哈，但是總的來說，都是依據現實需求而來，而且產品不一樣，需求就不一樣，也有可能每家廠商的標準也不一樣，不能一概而論。

以香菇為例，過去很長一段時間裡都是人工分選，什麼資料都沒有。香菇種類多，大小、形狀甚至紋路都不一樣，香菇個體有近10個維度的差異，包括花色、菇腿、卷邊、薄膜、殘缺等，需要儲存大量領域資料。此外，香菇特徵很豐富，每個廠家的分類標準也不同。

智慧型分揀則是針對香菇的多層維度建立了乙個標準，最終依賴演算法實現對香菇分分類。

在同一培養皿上會生長不同種類的香菇，傳統需要人工將其分類再售出，現在基於cobotsys 深度學習的人工智慧視覺識別方法，對各種等級的農產品以及不良的香菇種類進行大量的樣本採集，讓機器自主學習，有效的區分農產品的等級與不良。

無獨有偶，在巧克力、玩具、菸草等行業，陸續部署了庫柏特的視覺檢測系統。

當然以上，都是要扎根這個行業，跟著專家實地學習，深入了解其領域，才做接地氣的有用功。

2樓：國辰機械人

這個範圍就比較廣了，機器視覺缺陷檢測可以檢測物品表面劃傷、劃痕、輥印、凹坑、粗糙、波紋等外觀缺陷，一般可應用於工業製造、製藥行業、3c行業以及紡織品行業等領域

3樓：機器視覺檢測

檢測的範圍很廣，目前已在電子、包裝、印刷、化工、食品、塑膠、紡織等行業得到了廣泛的應用。

目前國內做視覺檢測的公司比較多，深圳有家全帝科技還可以，特別是軟體實力很強，一天檢測能達到幾萬個，做的範圍也挺廣的，大大降低人工成本。

4樓：賀A

缺陷檢測範圍太寬了。一般表面檢測涉及劃痕，裂紋，凹凸，異色，亮斑，黑斑等等。

金屬的一般還有碰傷，腐蝕，刀痕等；

面板的又有點缺陷，團缺陷，線缺陷等；

產品不同，要求不同，檢測不同。