机器视觉系统近年来在各行业的应用是越来越多，具有很好的市场发展前景，越来越多企业也投身到机器视觉检测设备研发生产中。如今市场上做机器视觉检测设备的厂家不在少数，采购商在选择购买机器视觉设备时，最关心的就是产品质量，那么好的机器视觉检测系统应具备哪些条件呢?下面思普泰克就为大家整理介绍。

　　一、高品质的成像系统

　　成像系统被称为视觉检测设备的“眼睛”，因此“眼睛”识别能力的好坏是评价成像系统的最关键指标。通常，成像系统的评价指标主要体现在三个方面：

　　1.能否发现存在的缺陷

　　基于图像方法进行的检测，所能够依据的最原始也是唯一的资料即是所采到的图像上的颜色(或者亮度)变化，除此之外，没有其他资料可供参考。所以，一个高品质的成像系统首先应该是一个能充分表现被检测物表面颜色变化的成像系统。因此除了选择具有高清晰度的相机与镜头之外，用以营造成像环境的光照设计也显得非常重要，有时候甚至会出现为特殊缺陷专门设计的光照系统。我们经常所说的100%质量检测系统，实际上指的是在能够充分表现各种缺陷的图像中的100%全检。

　　2.能够发现的缺陷的最小尺寸

　　数字图像的最小计量单位是像素(pixel)，它本身并不代表被摄物实际的尺寸大小。被摄物实际尺寸大小与像素之间的关联是通过一个叫做分辨力的物理量来完成的。分辨力指的是每单位像素代表的实际物体尺寸。分辨力数值越小，图像的精细程度就越高，检测系统能够发现的缺陷尺寸就越小，检测精度就越高。

　　3.能否足够快地摄取图像

　　如同人眼看运动物体一样，当物体运动的足够快时，人眼就不能再清晰的观察到物体的全部。机器视觉检测系统的“眼睛”-摄像机也有一个拍摄速度上限，即相机主频。当被摄物的运行速度超出了摄像机的主频上限时，摄像机就不能获得清晰、完整的图像，检测就不能正常地继续下去。摄像机主频越高，采集速度也就越快，检测才能保持高效进行。因此，是否采用了足够高主频的摄像机也是评价一个成像系统是否高品质的关键因素。

　　二、成熟的图像处理与分析算法

　　图像处理与分析算法在整个检测系统中相当于人工检测时人脑的判断思维，由于机器视觉是一个实践性很强的学科，评价一个算法的好坏更多的是依赖于实际应用的验证而非考察算法中是否采用了比较先进或高深复杂的理论。因此一个能够充分模拟人脑判断过程与方法并且稳定、高效的图像处理与分析算法才是我们需要的，也就是所谓的成熟的处理与分析算法。因此，在设计处理算法时，需要充分分析人的判断过程，并将其转换成计算机的语言。

　　三、可操作性好

　　机器视觉检测系统的可操作性要好，主要要求是系统的应用操作要具备简洁、方便并易于理解的特点，比如系统有友好的人机交互界面、良好的导向性操作设计等，易于上手操作。

　　一台好的机器视觉检测设备除了要具有上面几个主要条件以外，也对其他一些配件有要求，如输控制平台、缺陷处理装置(剔除、报警、标记等)都要运行稳定，反应及时，故障出现率低。采购商需综合多方面因素去考虑去选择才能避免买到不良产品。