我们遇到的生产橡胶件的厂商，绝大部分的橡胶件都是有颜色的，在视觉检测的过程中，机器视觉，橡胶件的颜色直接过光照效果造成影响，比如黑色的橡胶件容易吸光问题。
其次，很多橡胶件是有弹性的，在检测过程中，光学影像筛选机，不对橡胶件进行拉伸，就难以检测内部的缺陷，比如存在的裂纹、颗粒、污迹等;Zui后，外观缺陷光学检测设备，绝大部分的橡胶件是不规则形状的，这就更挑战机器视觉检测了，也是因为这些种种原因，橡胶件的视觉检测载整个视觉行业相对检测技术相对薄弱，但也不代表不能检测。
视觉检测发展至今有30多年了，深度学习型CCD光学检测，而进入我国工业生产制造领域有10多年的时间了。视觉检测在我国工业自动化生产制造中急速发展，在精密五金、橡胶圈、电子零件、紧固件等领域得以推广发展，光学检测，先中型以上生产商使用视觉检测设备已成常态。科技的发展离不开不断的实践和研究，视觉检测、影像筛选的路还很遥远，但总有达到彼岸的时候，我国对智能科技的研究支持和推动，让我们更有底气的走下去。
研究显示，65%的消费者在购买产品时会参考包装。如果包装贴错标签或标签被损坏，隐藏潜在的有害成分，这会导致产品召回、罚款、甚至是法律诉讼。有调查表明食品行业中55%的召回都是由不正确的标签所导致的，食品过敏原就是一个十分普遍的例子。视觉检测是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，自学习AI智能光学检测，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
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