视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是指通过机器视觉产品（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，传送给专0用的图像处理系统，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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。
在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素:
对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
视觉检测的结果处理和控制
应用程序把返回的结果存入数据库或用户 zhi 定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。
根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。
所有自动生产线的目标都是零剔除。鉴于当今的高速技术和潜在的人为错误，这个目标很难实现。
视觉检测可以识别的典型缺陷包括：
标签缺陷
封口和盖顶缺陷
产品与包装完整性缺陷
打印缺陷容器缺陷
视觉检测的优势：
具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。
利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。
