视觉检测的优势：

1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。

2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。

3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

机器视觉系统的设计过程：

     判断和控制：图像处理获得的信息最终用于对对象（被测物体、环境）的判断，并形成对应的控制指令，发送给相应的机构。如摄取的冲压件图像中，计算冲压件的尺寸是否与标准一致，不一致则发出报警，做出标记或进行剔除。 

     在整个过程中，被测对象的信息反映为图像信息，进而经过分析，从中得到特征描述信息，最后根据获得的特征进行判断和动作。最典型的机器视觉系统一般包括：光源、光学成像系统、相机、图像采集卡、图像处理硬件平台、图像和视觉信息处理软件、通信模块。 总体上，一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集（包括光源、光学成像、数字图像获取与传输）、图像处理分析几个环节的关键技术。

机器视觉系统的设计过程：

      图像采集：利用光源照射被观察的物体或环境，通过光学成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像，这是机器视觉系统的前端和信息来源。 

      图像处理和分析：计算机通过图像处理软件对图像进行处理，分析获取其中的有用信息。如电子元器件pin脚是否平整、冲压件表面是否存在缺陷、瓶盖表面存在哪些文字以及文字是否完整等。这是整个机器视觉系统的核心。