?視覺自動化檢測（Visual Automated Inspection, VAI）是一種基于機器視覺技術的自動化檢測系統，通過工業相機、圖像傳感器、算法軟件等設備，模擬人類視覺功能，對物體的外觀、尺寸、位置、缺陷等特征進行自動識別、測量和判斷，實現替代人工檢測或提升檢測效率與精度的目的。視覺自動化檢測系統的工作流程圍繞 “圖像采集→處理分析→決策執行” 展開，主要由以下部分構成：
1. 圖像采集單元
工業相機：核心硬件，負責將物體光學信號轉化為數字圖像，按類型可分為：
面陣相機：拍攝二維平面圖像，適用于靜態或低速移動物體（如電路板、包裝瓶）；
線陣相機：逐行掃描成像，適用于高速連續運動物體（如布匹、金屬卷材）。
鏡頭：配合相機調整焦距、視野范圍，確保圖像清晰（如微距鏡頭用于微小零件檢測）。
光源系統：提供穩定照明（如環形光、條形光、背光源），消除陰影、反光，突出檢測特征（例如檢測玻璃瓶缺陷時用背光凸顯輪廓）。
傳感器 / 觸發裝置：當物體進入檢測區域時，觸發相機拍攝（如光電傳感器、編碼器，確保動態物體同步成像）。
2. 圖像處理與分析單元
圖像預處理：對采集的原始圖像進行優化，包括去噪、增強對比度、校正畸變等，提升后續分析準確性。
特征提取：通過算法識別圖像中的關鍵特征（如邊緣、顏色、紋理、形狀、尺寸等）。
缺陷 / 特征識別：基于預設標準（如合格閾值、模板匹配），通過算法判斷物體是否存在缺陷（如劃痕、污漬、變形）或特征是否達標（如尺寸偏差、位置偏移）。
常用算法：模板匹配、邊緣檢測、閾值分割、Blob 分析（斑點檢測）、OCR（光學字符識別）、深度學習（如用于復雜缺陷分類）等。
3. 決策與執行單元
系統根據分析結果輸出判斷（合格 / 不合格），并觸發相應動作：
對不合格品發出警報、標記位置或通過機械臂 / 傳送帶自動分揀；
將檢測數據實時上傳至生產管理系統（如 MES），用于質量追溯和工藝優化。