机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。典型结构编辑一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：照明照明
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机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。典型结构编辑一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、灯和钠光灯。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。可见光的缺点是光能不能保持稳定。
目前公司拥有软件著作权3项，自主知识产权图像处理系统软件GraGuiding和GraVision在测量、匹配、识别、标定等方面得到广泛的应用。为汽车、3C、食品、半导体、光通信等行业的客户提供服务与支持。成功应用的案例有小米包装线视觉引导项目、3C引导检测软件、SMT贴片引导测量软件、紧固件检测软件、PCB检测软件、面板行业引导软件、液晶面板检测软件、FPC软板检测软件、点胶机引导软件、晶元测量检测软件等。例如在工业配件上LED已经成为主导光源，它的小尺寸使成像参数的测定变得容易，他们的性和稳定性非常适用于工厂设备。
基本简介机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，终用于实际检测、测量和控制。 [1] 系统优势将机器视觉技术应用于禽蛋检测具有人工检测所无法比拟的优势。表面缺陷与大小、形状是蛋品的重要特征，利用机器视觉进行检测不仅可以排除人的主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述,避免了因人而异的检测结果，减小了检测分级误差，提高了生产率和分级精度。图像采集像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是采集卡(2张)它扮演一个非常重要。
在今天的 SMT 生产线上，应用有各种不同的检测方法，包括电气测试、 X- 射线检测和光学检测。其中光学检测尽管并非普遍适用，却能满足大多数回流前和回流后的检测需求，仍是速度快、成本的解决方案。自动光学检测(AOI) 指的是通过在受控照明条件下使检测目标（如 PCB 的一部分）成像进行的目标检测。复杂的机器视觉算法确定该目标是否符合生产标准。 AOI 通常用于检测焊膏沉积、零部件到位 / 缺失、贴装定位、极性与类型 / 赋值校验 (OCR/OCV) 、焊剂以及焊点质量。[3]③劳动保护要求机器应符合劳动保规的要求，降低机器运转时的噪声水平，防止有毒、有害介质的渗漏，对废水、废气和废液进行治理。其中焊点检测尤其重要。
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