质量检测

几乎在每一个生产场景中，至少有一个步骤需要验证产品是否符合质量标准。如今在高度自动化的生产环境中，严重依赖机器视觉来完成这一任务，相比人工检查它具有许多优势：基于机器视觉的检测速度更快，结果更客观且可重复，而且不会因为疲劳或任务的单调性等原因，而导致检查质量的下降。

机器视觉系统运用于多个领域

• 检测商品的不同类型的缺陷
• 识别商品的外观瑕疵
• 对比商品的形状，比如参考CAD模型

具体的应用实例有

• 检查锂离子电池生产中的激光焊接接头
• 在太阳能电池生产过程中识别热点以确保功能齐全
• 检测冰淇淋（如冰棒）是否满足形状和大小的要求
• 检测汽车座椅套是否有表面缺陷
• 在电池生产中检查电极片是否有缺陷
• 检查饮料瓶是否正确灌装和缺陷，例如瓶口

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