應用表面缺陷檢測系統和計算機器視覺深度學習算法，速嵌智造QuickEmbed提高了檢測的準確度和效率。有幾個步驟需要注意。

首先，要利用圖像采集系統對圖像表面的紋理圖像進行采集分析；

第二，對采集過來的圖像進行一步步分割處理，使得產品表面缺陷能像能夠按照其*的區域特征進行分類；

第三，在以上分類區域中進一步分析劃痕的目標區域，使得范圍更加的準確和精確。

通過以上的三步處理之后，產品表面缺陷區域和特征能夠進一步確認，這樣表面缺陷檢測的基本步驟就完成了。

自動化檢測流程圖

利用機器視覺技術提高了用戶生產效率，使得生產更加細致化，分工更加明確，同時，減少了公司的人工成本支出，節省了財力，實現機器智能一體化發展

機器視覺檢測技術有哪些分類?

(1)一般來說，機器視覺檢測技術依照檢測功用可區別：定位、缺點檢測、計數/遺失檢測、尺度丈量。

(2)機器視覺檢測技術依照其裝置的載體可分為：在線檢測體系和離線檢測體系。

(3)依照檢測技能區別，一般有立體視覺檢測技能、斑駁檢測技能、尺度丈量技能、OCR技能等。

射器部件形狀或區別顏色機器視覺檢測技術在于消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺點，以保證商品的功用和性能至關重要。因而現已被廣泛用于各大職業的商品缺點檢測、尺度檢測中。如使用視覺體系能進行商品多種項目的檢測，用視覺體系檢測電子部件的缺點或偏移的針腳，用視覺體系丈量注來進行檢查錯誤安裝等。

您還可以例舉出很多機器視覺檢測技術有關應用，例如，在交通職業的車牌辨認和流量檢測、藥品職業的包裝檢測、飲料職業的容量檢測和外包裝檢測、煙草職業的煙標檢測和外包裝檢測、汽車職業的安裝檢測、打印職業的打印質量檢測、紡織職業的布匹瑕疵檢測、五金職業的螺絲釘檢測、運輸職業的貨品分揀、食品職業的生果分揀、電子職業的焊接檢測和安裝定位、鋼鐵職業的鋼板外表缺點檢測、機器視覺智能讀表、智能抄表等都有應用。