视觉检测设备如何不受背景影响进行检测？
以往视觉检测设备在客户检测现场经常会出现因客户现场的光线强弱及背景变化导致检测数值的变化而需要调整。而我司现在开发的视觉检测设备开发了多种预处理功能如实时浓淡补正，它可以消除渐变的浓淡变化，可以仅抽取缺陷的预处理功能：即取消工件表面产生的阴影或不均匀光量，补正为适合检测的图像，即使视觉检测设备现场每次浓淡状况均发生变化仍可实时执行补正，并仅抽取缺陷部位！处理的工作流程是：1，制作推定背景：根据参数抽取低于规定抽取尺寸的缺陷，推定适合背景图像。2，从输入图像中减去推定背景图像 3，调整图像至适合状态：图像的较好调整可通过选明缺陷，暗缺陷的对象缺陷颜色，或提升增益/去除干扰，将差分图像调整到更适合于视觉检测设备的图像！
视觉检测设备说白了就是用机器替代人眼完成检测，具体实现的过程是用工业相机采集被检测器件的图像，而这个采集的过程可以说是机器视觉非常重要的一个环节了，因为要将被采集元件需要检测的特征全部都体现出来，所以如何采集图像需要不断地根据器件的特征调整光源以及相机的参数，确保能够采集到准确的图像需要不断地进行调整，
1.当然这个时候是模拟量，然后利用的图像处理软件将模拟信号转化为数字信号，
2.再对其进行运算，抽取目标的待检测特征，比如说颜色、器件表面是否有划痕、规格大小是否合格、表面涂料是否均匀等等等，
3.输出结果，反馈到机械端对于器件进行分检，将不合格器件挑选出来。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
