机器视觉系统对产品表面缺陷视觉检测方案一直都存在问题和难点，今天国辰机器人就在本文向大家详细介绍一下设计视觉检测系统的需要注意的事项有哪些?
照明系统的选用
在表面缺陷视觉检测系统应用中照明非常重要关键，因为它能保证图像信息采集是在一致条件下可以进行的。应该通过一种正确的照明方法，让被检测的物品可以形成一个对比，这样效果看上去就会比较明显了。
外界自然光的影响
照明的另一个目的是减少反射。 有时反射来自周围的自然光，随着时间的推移而变化，因此，同样的情况在白天比晚上变化得更多，这就需要照明或使用光罩来阻挡周围的光线。
硬件考虑因素
选择视觉系统从选择合适的摄像机和镜头开始。图像的基本构建块叫做像素，普通图像实际上是由数千个像素组成的框架。表面缺陷视觉检测具体的应用要求不仅包括每个图像所需的像素数量，还包括相机镜头的类型。
相机颜色的影响
另一个决定是使用彩色或单色。而彩色照相机能够生成更吸引人的图像的，但颜色没有增加许多有价值的信息，但一般需要更多的时间来处理(通常单色图像是8位/象素，以及彩色图像需要32位/像素) ，这是从在特定应用中的边缘测量。然而，有时是唯一颜色来识别因素，那么颜色变得重要的，例如在检测的保险丝，电容器或电阻可能需要搜索特定的颜色。为高分辨率彩色应用，可以被认为是三片或RGB相机。
边缘检测
表面缺陷视觉检测的一个主要用途是通过分析测量技术两个边缘的间距来判定部件缺陷，这类测量很容易用PC实现企业自动化，测量数据计算能力越来越快，这对那些对时间要求很苛刻的人来讲是一个非常重要的考虑影响因素。
产品缺陷图形匹配识别
所谓的模式匹配，还有一个第一已知模式(模板)，然后确定是否存在一个构件上这样的模式将被检查，将其作为参考或作为进一步的测量的起始点。常规模式匹配技术，包括标准的交叉相关性，匹配锥形匹配和比例常数。