大家都知道，外观缺陷检测如果用人工来检测，那需要不少的成本，而且人工的检测效率比机器低，还存在视觉疲劳、精神不佳、人员培训、人员流动率高等一系列问题，工厂承担着很大的风险。视觉检测是基于图像进行处理，那么理论上只要能够采集产品信息，采集良品和不良品图片，那么就能出视觉检测/外观缺陷检测解决方案。对于传统机器视觉中无法检测的精密五金零部件、各类金属零件、PCBA板等复杂的缺陷检测领域，能较好的提供完

机器视觉缺陷检测系统通过工业相机将锂电池转换为图像信号，传送给图像软件处理系统，根据像素分布和亮度等信息，转变成数字信号。图像软件处理系统再对这些信号进行运算来抽取原始锂电池图像特征判定对比，实时提供锂电池检测结果，对应输出ok、ng信号，自动保存检测数据，实现智能化检测。随着机器视觉技术的发展，很多锂电池生产厂家引入机器视觉来替代人工质检，实现产线的自动化，智能化生产检测。同时机器视觉检测系统适

圆是基本图形的一种，更为重要的是，自然情况下采集的图像，很少大量存在“圆”；但凡存在的，大都是人工的，那么就必然代表特定的意义，从而方便定位、分割和识别。OpenCV现有代码中能够直接“找圆”，主要有2个，一个是“HoughCircle ”，另一个是“BlobDetector ”，此外基本的轮廓分析也能够用于圆的寻找。但是这些基础的方法，涉及到的参数比较多，一方面我们需要深入理解、一方面需要融合运

然而，由于注塑制件体积大、外形弯曲，注塑部位表面呈弧形且存在很强的镜面反射，使得面向自动化缺陷检测的图像采集和分析处理都非常困难。检测正确率99.99%，虚警率

人工智能缺陷检测方案METIS（梅迪斯）

然而，由于注塑制件体积大、外形弯曲，注塑部位表面呈弧形且存在很强的镜面反射，使得面向自动化缺陷检测的图像采集和分析处理都非常困难。检测正确率99.99%，虚警率

人工智能缺陷检测方案METIS（梅迪斯）

软件通过相机之间的标定使两个相机建立起一个唯一的联系，然后通过调节补偿使膜与外壳能够完全贴合，这样之后的每张材料贴合之前都会根据这个联系通过相机的识别控制一个机械手调整位置来进行贴合，保证贴合的精度。上面两个画面是一个相机拍出来的，吸在机械手上面，下面的两个画面则是另外一个相机拍出来的，在皮带上面。在机器视觉中我们常见的有视觉对位技术，可以让机器高精密度的去运作、生产。贴合方式：通过皮带自动传送外

相对人工对位靠人眼对位的劳动强度大和易出错，自动视觉对位系统的特点高精度高效率，提升客户工艺需求及竞争力。4.摄像机无须精密安装：维修自动视觉对位系统机台时刻任意拆卸镜头及摄像机，不需任何麻烦的相机校正。6.变换产品尺寸速度快：当移动摄像机至适当的位置是，执行约一分钟自动校正功能，即可继续生产。3.高功能标靶识别能力：对标靶大小变化，背景复杂，照明不均匀等情况，都能正确检出中心位置。8.精密对位，

机器视觉系统可以起到人类视觉的作用，利用自动化科技来替代人眼，使质量进一步升级，不仅可以提高工作效率，而且减少了人工产生的不确定因素对质量控制效果的影响。由于客户的产品体积大，一个相机无法保证装配的精度，我们决定采用工业机器人+双相机方案，以相机引导机器人到达对应位置来实现定位及引导贴合的应用。机器人从最优装配位置取一块安装好的工件到相机拍照位置，通过定位工具训练工件，记录特征点的图像上的坐标与空