众所周知，机器视觉检测系统就是工业相机替代人眼睛去完成识别、测量、定位等功能。
视觉检测系统一般有图像采集和处理系统组成，可替代人工完成条码字符、裂痕、包装外观、表面特性、凹凸缺陷、二维及三维形状、样色等检测，使用视觉检测系统能有效的提高生产流水线的检测速度及精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，同时防止人为因素产生的误判漏判等。
根据项目检测的缺陷特点及工作环境，采用双光源配合相机完成最具有突出特点的图片源的采集，通过机器视觉处理系统完成缺陷检测。
视觉检测系统结构框图：
客户要求检测要素及特点
零件的相关尺寸；（视觉技术协议和相关图纸）
零件的相关表面缺陷；（详细技术协议和相关缺陷样本）
零件的合格品和不良品的分选；
检测流程及方法：
1、零件图片源采集结构布局
图片源的采集是实现机器视觉检测很重要的一个环节，根据客户现场的工作场景及零件的检测要素和缺陷类型的要求，相机和光源的选择机结构布局非常重要，初步采用图1方案。
2、零件检测流程
3、流程简介
图像采集
工件放置在检测工位时，由相机采集图片源，对后续准确检测零件至关重要。
图像预处理
因为检测设备所在的工作环境和条件恶劣，会造成图像采集的干扰和失真，为了满足 后续图像处理 算法的要求，需要进行初步处理。
图像标定与位置校正
由于图片源采集过程中，由于镜头的畸变、设备振动、工装的机械误差等多种因素带来误差，因此必须对图像进行标定和校正，下图即为校正后的图片。
校正前 校正前（特征提取校正）
校正后
为了能准确确定缺陷的类型和尺寸检测的精度要求，需要通过算法精确完成这个工作，完成不合格品的判定。
零件表面检测
为了满足客户要求的缺陷检测标准，需要完成对表面缺陷的阈值和类型进行设定并判定瑕疵大小，以实现成品的质量检验。
系统配置：
检测结果处理：
不合格品出现时，给出报警信号同时进行人工操作。根据客户的要求，同时将建立相应的数据库对检测数据进行存储和访问，具有统计功能。
尺寸检测方案验证：
本零件轮廓待测尺寸分布在不同的面上，要对其轮廓尺寸进行测量，需要通过三维扫描技术获取到整个轮廓的三维表面点云数据，三维扫描系统结构复杂，不便于工业现场流水线生产环境。我们
用二维图像的方案实现工业现场的检测，由于待测尺寸分布在不同的平面上，普通相机和光源可能会给图片采集和标定带来失真，综合考虑检测方案要素及要求，提出了上述方案并进行了初步验证，结果如下：
零件一
试验采集图像 试验测量参数
客户图纸
检测：h1 = 553.48 pixel = 553.48*0.0474138 = 26.243mm， 图纸尺寸：26.3±0.2mm
检测：h2 = 138.86 pixel = 138.86*0.0474138 = 6.584mm， 图纸尺寸：6.6±0.2mm
检测： h3 = 594.57 pixel = 594.57*0.0474138 = 28.191mm， 图纸尺寸： 28.18±0.2mm
试验采集图像 试验测量参数
客户图纸
内表面圆直径检测：? = 1092.24pixel = 1092.24*0.0474138 = 51.787mm， 图纸尺寸：51.7±0.2mm
最大外圆直径检测： ? = 2163.96 pixel = 2163.96*0.0474138 = 102.602mm， 图纸尺寸：103±0.2m
零件二
试验采集图像 试验测量参数
客户图纸
不规则轮廓检测
下图所示轮廓边缘由计算机图像检测后，由7463个点仿真模拟构成，可根据这些密集离散的坐标点可计算轮廓上的任意指定参数。
零件轮廓试验图 客户图纸
试验采集图像 试验测量参数
客户图纸
检测：h1=1368.425 pixel = 1368.425*0.0474138 = 64.882mm，图纸尺寸：65±0.2mm
检测：h2= 149.913 pixel = 149.913*0.0474138 = 7.108mm，图纸尺寸：7.15±0.2mm
检测：h3=101.730 pixel = 101.730*0.0474138 = 4.823mm，图纸尺寸：4.85±0.2mm
同轴度检测1
试验采集图像 试验测量参数
同轴度检测2
试验采集图像 试验测量参数
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