机器视觉瑕疵检测图片及系统优势：

正确的瑕疵分类

有些采用人工智能技术，这也是对于用户定义的缺陷类别进行自学习，可以根据缺陷类别中极其细微的差异进行准确分类，并对检测到的不同缺陷实现可靠分类。IFD300*的缺陷分类功能*地加强了全程质量监控、产品分级以及工艺改善。

机器视觉智能缺陷库

我们可以建立一个缺陷数据库，而且包含缺陷图像以及缺陷位置等所有缺陷特征的综合性缺陷数据库，我们可以提高瑕疵的检测和分类。

在检测结果输出智能化

这也是对于检测结果，我们可以通过外接的报警灯或者外接的其他警报设备提示，用户可通过表格、图形等方式对其进行查看。机器智能软件可以自动对此部分的数据进行分析统计，而且生成相关趋势曲线和图表。

我们要知道多套组合光，多工站、多相机组合，自动流水线、伺服电机水平移动。

机器视觉经典案例：

一、硬质玻璃板检测：检测玻璃板崩边、划伤、黑点、透光、牙边、压伤等

二、字符缺陷检测：检测产品上喷印的字符、LOGO、标识等缺失、断裂、异物、颜色不均等。

三、外壳外表瑕疵检测：检测BP面、外侧面（包括侧面及圆角）压伤、刮伤、色、杂质、亮点、凸包、腐蚀点、沙粒压伤等等。

四、logo表面瑕疵检测：笔记本、平板电脑，可检测logo表面的碰伤、划伤、麻点、白点、料线、凸包、研磨痕、橘皮等等。