检测任务： 检测计算器键盘的表面缺陷。

   检测任务： 缺陷包括：印刷不良（多印、少印、印刷不正）、刮伤、*等所有缺陷

   系统说明： 一直以来机器视觉在生产中的应用主要集中在*方面。而在表面检测方面，由于种种原因机器视觉一直都得不到很好的应用，不难发现导致机器视觉不能很好发挥其功能的原因主要有以下几个方面：

1.待检产品的表面缺陷不易被检测到

2.待检产品的表面缺陷位置不易确定

3.待检产品的表面缺陷的大小有一定要求

4.待检产品的光线条件要求很高

5.待检产品往往印刷的颜色多样

       随着机器视觉技术自身的成熟与发展，它在工业制造企业中已经得到越来越广泛的应用。在手机电池生产过程中，对电池的正负****耳和****耳胶进行相关尺寸测量是电池封装*道十分重要的工序，不同规格的电池对****耳和****耳胶的尺寸都有不同的工艺要求。

        但是，目前针对****耳和****耳胶的尺寸检测，在实际工业生产中，大部分企业也通常都是依赖传统的测量方法，如利用千分尺、游标卡尺或量规等工具进行测量，而这需要依靠大量的人工完成，不仅增加人工成本和管理成本，同时由于人眼易疲劳性且具有不稳定性，故无法确保检测的准确率; 另外，随着生产规模的扩大和生产线运行速度的提升，人工检测在速度上存在****大限制，无法达到现代大工业生产线速度要求。

       针对电池尺寸检测要实现*、高速度和实时性的目标，我们出具了基于机器视觉的手机电池尺寸检测系统代替人工完成电池的尺寸检测。利用高速触发工业相机对生产线上的电池进行图像采集，通过图像处理技术进行分析，将超出上下限尺寸的电池判别为不良品，由计算机发出控制信号给机械手，将其剔出生产线。

     现如今随着科技的发展，并且人工成本的大大****，工业生产中自动化显得尤为重要，这样能够大大降低企业的成本，以往那些靠人工作业的企业，已经跟不上社会的发展了。

     机器视觉系统的出现来自繁琐劳动力的替代需求。机器视觉自动化设备可以不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。

     机器视觉****早应用于工业制造领域。通过机器视觉的自动识别功能，许多流水线上具有高度重复性的检测都可以依靠机器视觉系统设备完成，大大****了检测效率和精度。

     机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。诸如电路板印刷、电子封装、SMT表面贴装、电子电路焊接等，均需要使用机器视觉系统技术。机器视觉系统还在质量检测方面得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。但在中国，以上行业本身就属于新兴的领域。中国机器视觉市场起步较晚，行业集中度较高，部分经销商开始以代理为主转向大力推广自主品牌的产品，行业分布、渠道分销与成熟的自动化产品都有明显差异。整个中国的机器视觉市场相较成熟的自动化产品应用水平偏低，市场远未饱和。

     伴随着工业自动化的发展，我国配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近几年也在图像和机器视觉技术领域进行了积****思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。