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2026-01-10 14:45:52

设备由光学成像、图像采集处理、运动控制、人机交互四大系统协同运作：光学成像系统实现清晰成像与缺陷凸显，采集处理系统完成信号转换和缺陷智能判定，运动控制系统保障精准检测无死角，人机交互系统则支持便捷操控与实时监控。

2026-01-09 13:44:05

在检测深色塑料件缺陷时，蓝色光可以显著提升缺陷与基体之间的对比度。因为深色塑料件对蓝色光的吸收和反射特性与缺陷部位存在明显差异，使得缺陷在蓝色光的照射下更加醒目，便于检测。

2026-01-08 17:01:47

利用功能强大的图像处理算法，对采集到的图像开展去噪、增强、边缘提取等一系列精细处理，以便精准勾勒出物体的轮廓和关键特征；最后，依据预设的尺寸标准和几何模型，对提取的特征进行分析比对，快速且精确地计算出物体的各项尺寸参数，像是长度、宽度、高度、直径、角度等。

2026-01-07 15:17:30

螺栓 / 铆钉在图像中占比较小，背景信息多且复杂，使用传统图像处理和深度学习方法既难以滤除大量背景信息，也难以提取有效特征。基于视觉的螺栓 / 铆钉故障自动检测，依然面临着诸多严峻的挑战。

2026-01-07 09:51:38

人工智能视觉检测之所以能实现高精度的缺陷检测，离不开其精密的工作原理，主要包括图像采集和深度学习算法两大核心环节，每个环节都紧密相扣，共同构建起智能检测的技术基

2026-01-06 14:42:01

工业视觉缺陷检测算法犹如一座庞大而精密的技术宝库，其中传统图像算法和 CV 算法（计算机视觉算法，属于 AI 算法分支）是两大重要支柱，它们各自包含多种精妙的算法，在工业检测中发挥着独特的作用，同时也存在着一些局限性，而将两者融合的策略则为解决复杂的检测问题提供了新的思路。

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