在工业自动化产线中，用机器视觉检测系统替代人工检验，能显著提升检测精度、效率和稳定性，尤其适合重复性高、精度要求严的外观缺陷、尺寸测量、字符识别等场景。以下是一套结构化、可落地的视觉检测系统实施方案，涵盖需求分析、系统选型、方案设计、调试优化及故障排查，适配产线集成场景。
一、 前期需求分析（核心前提）
在选型和设计前，必须明确检测的核心需求，避免方案冗余或不达预期。
二、 机器视觉检测系统核心组件选型
视觉系统由相机、镜头、光源、图像采集卡、工控机、视觉软件六部分组成，选型需根据需求匹配参数，而非盲目追求高端配置。
| 组件 | 选型关键参数 | 选型原则 |
|---|---|---|
| 工业相机 | 分辨率、帧率、像素尺寸、接口类型（GigE/USB3.0/Camera link）、传感器类型（CCD/CMOS） | 1. 精度要求高→选高分辨率（如 200 万 / 500 万像素）；2. 高速产线→选高帧率（如≥60fps）；3. 在线检测→选 GigE 接口（传输距离远，可达 100m） |
| 工业镜头 | 焦距、视场角、工作距离、畸变率、光圈 | 1. 工作距离固定→选定焦镜头；需调整→选变焦镜头；2. 避免畸变→选低畸变镜头（尤其尺寸测量场景） |
| 光源 | 光源类型（环形光 / 条形光 / 背光源 / 同轴光）、颜色（白 / 红 / 蓝 / 红外）、亮度可调性 | 1. 表面缺陷检测→选环形光 / 同轴光（减少反光）；2. 尺寸测量→选背光源（突出轮廓）；3. 色差检测→选白色光源 |
| 图像采集卡 | 接口类型、带宽、兼容性 | 1. 相机接口为 Camera link→选对应采集卡；2. GigE/USB3.0 相机可直接连工控机，无需采集卡 |
| 工控机 | CPU（多核高主频）、内存（≥16G）、显卡（GPU 加速可选）、扩展性 | 1. 复杂算法（如深度学习）→选带独立 GPU 的工控机；2. 产线环境恶劣→选防尘、抗震的工业级工控机 |
| 视觉软件 | 算法库（定位 / 测量 / 缺陷检测 / 识别）、易用性、兼容性、二次开发接口 | 1. 入门级→选 Halcon、VisionPro（图形化界面，无需代码）；2. 定制化需求→选支持 C#/C++ 二次开发的软件 |
三、 系统方案设计（在线式 / 离线式两种典型架构）
根据产线布局，视觉检测系统分为在线式和离线式，前者直接集成到产线，后者为独立检测工位。
1. 在线式检测方案（主流选型，适配流水线）
（1） 系统架构
产线触发传感器 → 相机拍摄 → 图像传输至工控机 → 视觉软件分析处理 → 输出OK/NG信号 → PLC/机械手执行分拣
（2） 核心流程设计
（3） 硬件安装注意事项
2. 离线式检测方案（适配小批量、高精度检测）
四、 软件调试与参数优化（关键步骤）
视觉系统的检测效果，70% 取决于硬件选型，30% 取决于软件调试，核心是将人工经验转化为算法参数。
五、 系统集成与联动控制（与 PLC / 产线对接）
视觉系统需与产线的 PLC、机械手、剔除机构联动，实现自动化闭环控制，以三菱 FX 系列 PLC为例说明对接流程：
六、 常见故障排查方法
| 故障现象 | 可能原因 | 排查步骤 |
|---|---|---|
| 图像模糊 | 1. 镜头焦距未调好2. 工作距离变化3. 光源亮度不足 | 1. 重新调整镜头焦距，锁定光圈；2. 检查产品定位是否准确；3. 提高光源亮度或更换光源类型 |
| 检测误判率高 | 1. 算法参数设置不合理2. 光源角度导致反光 / 阴影3. 模板不标准 | 1. 优化阈值、缺陷面积等参数；2. 调整光源角度或加装偏振片；3. 重新制作标准模板 |
| 系统响应慢 | 1. 工控机配置不足2. 算法复杂度过高3. 网络传输延迟 | 1. 升级工控机 CPU/GPU；2. 简化算法，关闭不必要的功能；3. 检查网线连接，使用千兆网卡 |
