根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)；圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，機(jī)器人視覺定位，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動(dòng)作。機(jī)器視覺光源形狀分類（中）4、同軸光源同軸光源可以消除物體表面不平整引起的陰影，從而減少干擾；部分采用分光鏡設(shè)計(jì)，減少光損失，提高成像清晰度，均勻照射物體表面。


應(yīng)用領(lǐng)域:系列光源適宜用于反射度極高的物體，如金屬、玻璃、膠片、晶片等表面的劃傷檢測，芯片和硅晶片的破損檢測，Mark點(diǎn)定位，包裝條碼識(shí)別。5、AOI專用光源不同角度的三色光照明，照射凸顯焊錫三維信息；外加漫射板導(dǎo)光，無錫機(jī)器視覺定位，減少反光；不同角度組合；應(yīng)用領(lǐng)域:用于電路板焊錫檢測。6、球積分光源具有積分效果的半球面內(nèi)壁，均勻反射從底部360度發(fā)射出的光線，使整個(gè)圖像的照度十分均勻。

觀點(diǎn)二：

   在各種缺陷檢測的應(yīng)用中，打光是個(gè)難點(diǎn)。如果獲得的圖片讓人看還要仔細(xì)斟酌才能給出結(jié)果，那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光，突出所要檢測的特征，算法并不是困難的東西。

   但是，注意這里有一個(gè)很嚴(yán)重的但是。我并不是說算法已經(jīng)夠好了，機(jī)器視覺和人類的差距還是非常巨大的！這里面差距就是智能。沒錯(cuò)，智能相機(jī)距離智能兩個(gè)字，還很遠(yuǎn)。主要體現(xiàn)在：對(duì)于非預(yù)期的缺陷的識(shí)別。

在當(dāng)今社會(huì)中，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、AI人工智能等科學(xué)技術(shù)的興起和發(fā)展以及深入的研究，出現(xiàn)了基于機(jī)器視覺技術(shù)的表面缺陷檢測技術(shù)。該技術(shù)的出現(xiàn)極大地提高了生產(chǎn)操作的效率，避免了由于操作條件、主觀判斷等因素而影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，從而能夠更好，更準(zhǔn)確地檢測表面缺陷，并更快地識(shí)別產(chǎn)品表面瑕疵缺陷。

  產(chǎn)品表面缺陷的檢測屬于一種機(jī)器視覺技術(shù)，即使用計(jì)算機(jī)視覺來模擬人類視覺的功能，從具體的實(shí)物進(jìn)行圖像采集處理，計(jì)算以及終對(duì)特定對(duì)象的實(shí)際檢測，控制和應(yīng)用。產(chǎn)品表面缺陷檢測是機(jī)器視覺檢測的重要組成部分，其檢測的準(zhǔn)確性將直接影響產(chǎn)品的終質(zhì)量。