应用领域:合于曲面，表面凹凸，弧形表面检测，或金属、玻璃表面反光较强的物体表面检测。
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
视觉定位技术
应用领域:合于曲面，表面凹凸，弧形表面检测，或金属、玻璃表面反光较强的物体表面检测。
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
光感受器按其形状可分为两大类，即视杆细胞和视锥细胞。夜间活动的动物（如鼠）的光感受器以视杆细胞为主，而昼间活动的动物（如鸡、松鼠等）则以视锥细胞为主。但大多数脊椎动物（包括人）则两者兼而有之。视杆细胞在光线较暗时活动，有较高的光敏度，但不能作精细的空间分辨，且不参与色觉。在较明亮的环境中以视锥细胞为主，它能提供色觉以及精细视觉。这是视觉二元理论的核心。在人的中，视锥细胞约有600～800万个，视杆细胞总数达1亿以上。它们似以镶嵌的形式分布在中；其分布是不均匀的，在黄斑部位的凹区，几乎只有视锥细胞。
随着科技日新月异的发展，机器视觉慢慢的被人所熟悉，那么今天我们来讨论下用工业相机和分析软件作为主体组成的机器视觉检测系统是否能取代人工目视检测？如果能，你认为可应用的范围有哪些？如果不能，你认为缺少什么条件，难度在哪里？
观点一：
替代？只能说可以替代一部份吧，目前中小型企业生存空间有限，自动化升级需要资金、人才，由于各种局限性，不愿意投入大量资金，所以机器视觉检测还是在实力雄厚的大型企业里才会出现。 目前人工成本，企业也在高成本运营，资金压力大，除非是必须要买，不然都将就着过着。
在当今社会中，随着计算机技术、AI人工智能等科学技术的兴起和发展以及深入的研究，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。该技术的出现极大地提高了生产操作的效率，避免了由于操作条件、主观判断等因素而影响检测结果的准确性，从而能够更好，更准确地检测表面缺陷，并更快地识别产品表面瑕疵缺陷。
产品表面缺陷的检测属于一种机器视觉技术，即使用计算机视觉来模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图像采集处理，计算以及终对特定对象的实际检测，控制和应用。产品表面缺陷检测是机器视觉检测的重要组成部分，其检测的准确性将直接影响产品的终质量。
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