机器视觉是机器(通常指数字计算机)对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。

　　机器视觉系统一般以计算机为中心，主要由视觉传感器、高速图像采集系统及专用图像处理系统等模块构成。

　　常见的玻璃材质缺陷检测原理

　　玻璃质量缺陷检测是采用先进的CCD成像技术和智能光源。系统照明采用背光式照明，即在玻璃的背面放置光源，光线经待检玻璃，透射进人摄像头。

　　光线垂直入射玻璃后，当玻璃中没有杂质时，出射的方向不会发生改变，CCD摄像机的靶面探测到的光也是均匀的；当玻璃中含有杂质时，出射的光线会发生变化，CCD摄像机的靶面探测到的光也要随之改变。

　　玻璃中含有的缺陷主要分为两种：一是光吸收型（如砂粒、夹锡夹杂物），光透射玻璃时，该缺陷位置的光会变弱，CCD摄像机的靶面上探测到的光比周围的光要弱；二是光透射型（如裂纹、气泡等），光线在该缺陷位置发生了折射，光的强度比周围的要大，因而CCD摄像机的靶面上探测到的光也相应增强。

　　IR-Cut　filter表面缺陷检测设备是基于滤光片产品的生产现状，对现有劳动力密集的人工品质检测工艺环节进行自动化改造，通过研究设计一款滤光片表面品质自动化检测和分拣设备来替代人工检测。本项目研发设计内容主要由表面缺陷自动识别系统设计、物流传送系统及联动控制设计，正次品分拣机械手设计等三个部分组成。

　　通过该设备的成功实施预期能实现滤光片表面品质缺陷特征的自动识别、正次品自动分拣、检测精度达到10微米、检测速度到180片/分钟的目标。

　　缺陷检测设备系统性能参数：

　　1，能实现对红外截止滤光片的双面检测；

　　2，能自动识别崩边、划伤、灰尘和点子、印子等四种表面缺陷特征；

　　3，具备次品自动分拣功能；

　　4，检测精度达到10μm；

　　5，检测速度达到180片/分钟。