外观视觉检测是利用计算机视觉技术对产品或物体的表面特征、尺寸、形状、颜色等进行自动化检测的过程，广泛应用于制造业、电子、汽车、食品、医药等行业。其核心目标是通过非接触式方式快速、准确地识别缺陷或不符合标准的产品，提升生产效率和产品质量。以下详细介绍一下：
表面缺陷检测
划痕、裂纹：通过高分辨率相机捕捉表面微小缺陷，结合图像处理算法（如边缘检测、阈值分割）识别划痕或裂纹。
污渍、油污：利用颜色空间分析（如RGB、HSV）或纹理特征提取，检测表面异常颜色或纹理变化。
凹凸、毛刺：通过3D视觉或激光轮廓仪获取表面高度信息，检测不平整区域。
尺寸与形状测量
几何尺寸：使用亚像素级边缘检测算法测量长度、宽度、直径等参数，精度可达±0.01mm。
形状偏差：通过模板匹配或轮廓对比，检测产品形状与标准模型的差异（如圆形度、对称性）。
颜色与纹理分析
颜色一致性：在RGB或Lab颜色空间中计算颜色分布，检测色差或颜色不均匀问题。
纹理缺陷：利用灰度共生矩阵（GLCM）或局部二值模式（LBP）分析纹理特征，识别表面粗糙度异常。
装配与位置检测
部件缺失/错位：通过模板匹配或特征点检测，确认产品各部件是否安装到位。
标签/字符识别：使用OCR（光学字符识别）技术读取产品标签、序列号或二维码，验证信息准确性。
