为什么说机器外观缺陷视觉检测是比较难做的？

　　为什么说机器外观缺陷视觉检测是比较难做的？机器视觉通俗易通的讲就相当于是用机器替代人眼做检测，测量，识别和定位的。但是不能完全取代人眼，如果哪家公司说他们做的机器视觉设备比人眼还智能，那是忽悠你的，我们人眼进化到这个地步用的时间可比机器迭代的时间长，人眼除了看的功能还能调动人脑和肢体来对产品进行下一步的精确的分析判断。

　　机器视觉的应用是非常广泛的，几乎是不限行业的，只要用到人眼检测的行业理论上来说都可以用机器视觉来替代的。机器视觉检测中最难的是外观缺陷检测这一块，因为机器视觉覆盖的行业比较广，涉及的产品五花八门，而每种产品的缺陷也是种类繁多，就拿锂电池极片来说，我们统计了锂电极片表面的缺陷种类总计有16钟之多：1.表面漏铜箔；2.针孔漏铜箔；3.掉料；4.表面有压痕；5.表面有黑点；6.表面有结疤；7.表面鱼鳞状；8.极片打皱；9.干料；10.极片表面起泡；11.表面缺料但未漏铜箔；12.表面有条痕；13.红色胶纸检测；14.黄色高温胶纸检测；15.白色胶纸检测；16.黄金样板等。在实际的生产现场还可能会遇到其他的缺陷。

　　客户希望买一台机器能检测所有的缺陷，但是因为缺陷的种类各有各的特点，受到影响的可能性非常大。比如被测产品形状是曲面、被测物的划痕的深浅和方向、被测材料是否反光、不同材质表面对不同光的反射不同等。

　　对算法是很大的一个考验，而这只是软件这部分需要考虑的，机器视觉是一门交叉类学科，是需要跟电气、运动控制、机械、光学、等结合的，在一条自动化产线上，机器视觉属于比较小的一块，需要跟其他机械、电气、运动控制一起联调工作的。所以你在搭建设计一个项目的机器视觉系统时必须要考虑外围的因素，不能闭门造车，要不然就属于纸上谈兵了。必须要结合现场的实际情况来设计。