机器视觉检测​主要项目分三大类

图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别三部分。  常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。

  

机器视觉检测主要项目可分为：第一，定位，即能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出；第二，测量，自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量；第三，缺陷检测，这是机器视觉系统用的多的一种功能，它可以检测产品表面的一些信息。譬如：包装正误，有没有包装正确、印刷有无错误、表面有无刮伤或颗粒、破损、有没有油污灰尘、塑料件有没有穿孔、有没有注塑不良等；基本上，产品的品质需要用人眼来判断的，都可以尝试用视觉技术来替代，获得更好的产品性能。  对于缺陷检测，也可以说是对物体进行比较，例如，将生产线上的单元与同样类型的KGU（已知优质单元）相比较，找出诸如缺少元件或标签等的制造缺陷。这种比较可能是简单的图样相减，也可能涉及到几何或矢量图形匹配算法。如果被比较物体的尺寸或方向各不相同的话，就必须采用后者。比较的类型包括检测物体的有无、匹配色彩和比较印刷质量。对于上述的检测而言，都是建立在机器视觉检测技术上来完成的。