视觉检测的过程：

1、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值（合格或不合格）。

2、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。

3、通过Excel等方式打印缺陷输出结果（生产批号、缺陷位置、坐标、面积、类别、产生时间等信息）。

     机器视觉检测的对象千差万别，检测的目的也不尽相同。农产品如柑橘、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的影像采集装置。

Blob检测：

      Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化（Binary

Thresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。