齿轮缺齿是工业生产制造过程中的一大重要缺陷，现如今工业技术的快速提升自动化机器视觉检测技术代替人工视觉检测产品缺陷，来规避或剔除不良品，并有效提升产品质效量。如采用人工视觉检测就会出现效率检测精度不高，要想提升产品质量效率就要增加人工成本，且检测时容易漏检或者由于注意力不集中而导致误判，因此许多工厂引入了机器视觉检测设备进行齿轮缺陷检测。 机器视觉检测设备具有非接触式，高效率，低成本，高重复性，精准检测，自动化程度高等，正在逐步取代传统的缺陷检测方法，帮助企业提高生产效率的有效途径。

机器视觉光学筛选塑胶零部件外观缺陷，主要检测产品的外观尺寸、缺料、毛边、披锋等缺陷问题。在注塑产品的具体生产过程中，因为原材料、模具、机械设备、锅炉辅机、造成自然环境等各种要素的危害，塑胶件出现了缺料、毛边、平面度、色纹、汽泡、规格不匹配等缺陷，影响了塑胶件的外观品质，给制造商带来了不必要的损害。 而一些常见的外观缺陷品检人员不能及时分辨出来，导致漏检的问题这是我们为什么不可以运用工业视觉检测技术，提升产品的检测效率，产品质量、精确度都有很大的优势。机器视觉检测系统在生产线特定位置安装可有效实现在线

近几年工业的发展，再生产中对自动化的要求越来越高而机械臂的市场需求也呈现迅猛的增长势头。其中视觉技术已被广泛引入工业(工业机械臂)机器人行业自动上下料机器人的火眼金睛，具备视觉的工业(工业机械臂)机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。 人工智能相当于机器人的大脑中枢神经。在过去的几年里这两种技术一直处于持续的高速发展阶段，很多工业机器人也已经具备了相当高的智能化特点，但是还远远达不到人类所设想的智能化程度。

在工业制造领域，机器视觉充当生产设备 “眼睛”的功能，利用视觉检测系统代替人工视觉检测外观缺陷、尺寸测量、视觉定位等功能。有效解决人眼无法识别的缺陷检测的工作，实现效率好、成本低的经济效益，是视觉技术发展的出发点和落脚点。那么，对于客户使用角度看，制造商更倾向高精度、高准确率，大视野自动变焦检测，以及软件的快速导入等方面。

AI智能视觉检测系统，在制造业产品大批量出产加工过程中难免会出现些外观尺度不良。AI智能检测基于人工智能的缺点检测解决方案时，通常是由人工神经网络供给支持。深度学习技术的工作原理是练习机器经过实际学习。经过视觉检测技术为神经网络供给特定类型的缺点标记数据，能够提取区分零件、异常和字符这些示例之间的共同形式，然后将其转换为数学信息。 机器视觉检测经过模仿人类视觉检测来检测产品外观缺点尺度。机器视觉硬件(即图画摄取设备)将被摄取目标转换成图画信号，传送给专用的图画处理体系，根据像素分布和亮度、颜色等信息

线扫照相机一次只留图象的一行，伴随着被检验物体健身运动，一行接一行地采集，因而线缠扫照相机采集的一个3D图象的每一行全是在不一样时间点采集的。这与面阵照相机来或是人的眼睛采集图象在机器视觉技术手机软件了解的实际意义上而言，是不一样的。