外观机器视觉是利用机器视觉技术对产品外观进行自动化检测的系统，其核心功能包括缺陷检测、尺寸测量、颜色识别、形状匹配等，广泛应用于制造业、食品包装、医药、智能交通等领域，具有高精度、高效率、非接触式检测等优势。具体如下：
缺陷检测
功能：识别产品表面的划痕、裂纹、气泡、污渍、凹凸不平等缺陷。
原理：通过高分辨率相机捕捉产品图像，利用图像处理算法（如边缘检测、纹理分析、深度学习）分析缺陷特征。例如，均匀光照下，缺陷会导致反射光强度变化，系统通过对比正常区域与缺陷区域的亮度差异实现检测。
应用场景：电子元件（如PCB板、芯片）、金属表面、玻璃制品、塑料制品等。
尺寸测量
功能：精确测量产品的长度、宽度、高度、角度等几何参数。
原理：将图像像素标定为实际度量单位（如毫米），通过算法计算目标尺寸。例如，在汽车零部件制造中，机器视觉可测量螺栓的直径、螺距等参数，确保符合设计标准。
优势：精度可达微米级，远超人眼测量能力，且支持高通量检测。
颜色识别
功能：区分产品颜色或检测颜色均匀性。
原理：通过色卡比对或RGB/HSV颜色空间分析，识别颜色偏差。例如，在食品包装中，机器视觉可检测标签颜色是否符合标准，或识别水果的成熟度（如通过颜色判断苹果的甜度）。
形状匹配
功能：验证产品形状是否符合设计要求。
原理：通过模板匹配或轮廓分析，对比实际形状与标准形状的差异。例如，在药品包装中，检测药片是否为圆形、胶囊是否完整等。
