機器視覺瑕疵檢測圖片及系統優勢：

正確的瑕疵分類

有些采用人工智能技術，這也是對于用戶定義的缺陷類別進行自學習，可以根據缺陷類別中極其細微的差異進行準確分類，并對檢測到的不同缺陷實現可靠分類。IFD300*的缺陷分類功能*地加強了全程質量監控、產品分級以及工藝改善。

機器視覺智能缺陷庫

我們可以建立一個缺陷數據庫，而且包含缺陷圖像以及缺陷位置等所有缺陷特征的綜合性缺陷數據庫，我們可以提高瑕疵的檢測和分類。

在檢測結果輸出智能化

這也是對于檢測結果，我們可以通過外接的報警燈或者外接的其他警報設備提示，用戶可通過表格、圖形等方式對其進行查看。機器智能軟件可以自動對此部分的數據進行分析統計，而且生成相關趨勢曲線和圖表。

我們要知道多套組合光，多工站、多相機組合，自動流水線、伺服電機水平移動。

機器視覺經典案例：

一、硬質玻璃板檢測：檢測玻璃板崩邊、劃傷、黑點、透光、牙邊、壓傷等

二、字符缺陷檢測：檢測產品上噴印的字符、LOGO、標識等缺失、斷裂、異物、顏色不均等。

三、外殼外表瑕疵檢測：檢測BP面、外側面（包括側面及圓角）壓傷、刮傷、色、雜質、亮點、凸包、腐蝕點、沙粒壓傷等等。

四、logo表面瑕疵檢測：筆記本、平板電腦，可檢測logo表面的碰傷、劃傷、麻點、白點、料線、凸包、研磨痕、橘皮等等。