机器视觉是如何检测螺牙缺陷的？
机器视觉检测就是用机器来代替人的眼睛做一些判断和测量的工作。
视觉系统是指通过机器视觉设备即图像摄取装置，将螺牙拍摄的目标转化为图像信息。
在传给专门的图像处理系统，根据像素的分布、亮度和颜色等信息，转变为数字化信号，图像系统在对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判断的结果来控制现场的设备来进行一系列的操作。
目前国内做视觉检测的公司比较多，深圳有家全帝科技还可以，特别是软件实力很强，一天检测能达到几万个，做的范围也挺广的，大大降低人工成本。
你好，我是 机器视觉工程师 ，专业做机器视觉开发。
机器视觉如何检测螺牙缺陷， 我可以把你当成是我的客户，那么我就给你做一个方案！
检测螺牙，由于我们见到的螺牙一般是环装的物体，如果你是在检测外环上的螺牙，那么你可以使用线阵相机来进行检测，但是如果是检测内侧的螺牙？螺牙在里面， 你怎么成像？ 那么就需要解决第一个问题，使用合适的镜头能够看到螺牙内圈！ 在这里使用特殊的内窥镜头可以实现360°成像。
综上，如果是外圈，使用线阵相机来解决成像问题。
如果是内圈检测，使用内窥镜头来成像
成像方案可以见我的，如下图中所示。
好，我们的镜头选择后，下一步就是选择相机，选择相机要根据镜头接口选择，以及系统的检测精度来。
机器视觉是深度学习一个重要的应用场景，简单来说，学习的原理是通过神经网络对样本训练。也就是说，需要准备大量的基础数据，来为机器学习提供素材，良品的照片可能比较容易准备，而不良品的判断可以通过结合实物或者通过对良品的分析自主判断。和传统的计算机算法不同，机器学习本质上人类是无法清楚获悉机器学习的具体方式的，人类只是建立一个训练模型，提供素材，剩下的就让机器自行学习，人类在学习过程中根据结果情况对学习模型进行修改与调校。
从步骤上，机器视觉的实现，首先通过外部摄像头***集图像，并转换成计算机能处理的矢量数据，把数据交给机器学习模型训练，训练完成后，可以用训练好的模型去判断新的照片情况。
