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质量是企业的生命线。
随着技术的进步和人们生活水平的不断提高，手机行业蓬勃发展，各类手机品牌与型号如雨后春笋，手机产量也持续增长，与此同时也加剧了竞争。
厂商们对整个手机制造过程中的零部件、规格、材质等均有严格把控，同时也可以看出加工厂们为提升良品率操碎了心思。
人是视觉动物，始于颜值，终于人品。
对于手机来讲，人们第一视觉肯定是被它的外观所吸引，然后爱上它的性能。
但在加工过程中，手机外观不可避免会出现一些裂痕、磕边、麻点、砂眼、划痕等等缺陷，为此厂商们在外观检测上铆足了力气提升良品率，避免瑕疵品流入市场。
传统的缺陷检测方法是运用人工检测，但是人工检测受人为主观因素的干扰很大，效率低、成本高，价格昂贵，在很大程度上影响了良品率。
案例分享
今年，国内某知名手机品牌的一个小加工厂出现了难题。
疫情之下，上海及周边的大加工厂纷纷停工，未受疫情影响地区的小工厂抓住机会，拿下来不少业务。
可千辛万苦接到的订单，奈何检测技术有限，人工检测良品率难以得到保障，头发都给愁秃了。
小小的一处压痕，为何经常会被忽略？
我们听到这个消息如坐针毡，疫情当下任何一家企业都不易，我们理应携手共渡难关，互惠互助。
收到加工厂寄来的样品，我们的工程师连忙上机检测，经过反复地调整，最终通过视觉检测设备精准的检测出压痕，帮助加工厂解决良品率难题。
如今机器视觉检测正在逐步替代人工检测，检测更精准、更快速、成本更低。
那么，它的原理到底是什么呢？
机器视觉是在计算机，电子工程和其他学科的基础上发展起来的一个新的研究方向。
机器视觉是一项综合技术，其中包括 数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与数字视频技术，计算机硬件技术，软件技术等。
这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。
常见的机器视觉检测系统主要包括检测对象，计算机，光源和照相机。
首先机器视觉检测系统需要在一定的照明模式下通过照相机获取目标的图像，然后由计算机对图像进行检测，最后显示检测结果。
将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，再根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。
图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征信息，如面积、数量、位置，再根据预设的条件输出结果，实现自动识别功能。
比如根据光反射率的差异，可以将手机壳体的侧表面分为高光表面和亚光表面。
高光表面是平面，而亚光表面既具有平面又具有曲面等等。
前面提到的划痕、边缘碰伤、凹坑、污点等均能被准确地检测出来，有效提升产品良品率。
儒众自主研发的外观检测AVI专门针对手机壳外观缺陷和尺寸检测的检测设备，由于要检测的手机外壳表面超过90％的缺陷是划痕缺陷和污点磕碰缺陷，因此儒众智能缺陷检测进行了深入研究。
对于不同情况下的缺陷，检测将使用不同的照明方法来获取清晰的图像，从而有利于后续的缺陷检测。
根据不同情况下的缺陷特征，采用不同的缺陷检测算法实现表面缺陷检测。
产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品最终的质量优劣，目前已广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。
儒众智能深耕工业检测行业多年，服务于多家国内外知名手机品牌代加工厂，深受用户好评，成功交付多款外观/尺寸/功能等检测设备，为客户提供综合性工业检测解决方案及服务。
到厂里去看看就知道啦，看看这个厂有多少人，开了多久了，就知道 了，一般厂里发的都是真的，我看过有很多人到那些外发厂拿货加工，只要押金要多少的问题，有的厂不要押金，只要身份证登记，看是不是值钱的货，是值钱的货可能要一些押金，这么简单的问题，
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