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机器视觉检测模式一般是先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。

机器视觉检测设备-锂电池缺陷视觉检测系统

锂电池极片缺陷形成原因：锂电池极片的生产过程中，会因为涂布机、辊压机的原因产生露箔、暗斑、亮斑、掉料、褶皱等缺陷。涂布对于电池的性能有着很大的影响，极片涂布的一般工艺流程是：放卷一张力控制一自动纠偏一涂布一干燥一自动纠偏一张力控制一收卷。在涂布工艺中，涂料、辊压环节都有可能导片缺陷，严重影响锂电的性能和使用寿命，甚至发生，威胁人身安全和财产安生。而目前对于极片的缺陷检测，大部分的国内生产厂家均使用传统的人工检测，检测效率低下，受工人主观因素的影响，出现漏检，使不合格的极片流向下道工序，导致严重的后果，再者企业对效率要求的不断提高，基于机器视觉和数字图像处理技术的极片缺陷自动化检测必将取代人工检测成为以后的必然的发展方向。

产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、终进行实际检测、控制和应用。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品终的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。