视觉算法是怎么进行检测的经常有客户问到，视觉检测，是不是只要把一张合格的产品录进去，就可以对不合格的产品进行判断了，接下来听小编徐徐道来！

目前常规的检测方法基本目前国内大多数的机器视觉算法应用，简单来说就是做以下四类工作，第一类：尺寸测量，提供计算像素点来计算产品的点，线，弧之间的距离，第二类是：定位的引导，通过匹配轮廓计算出产品当前的坐标位置，发送给执行机构，比如像机械手，第三类：读码识别，对字符ORC一维二维进行识别辨认，判断质量，第四类：缺陷检测，对一些缺陷进行识别检测，常会用到深度学习，对一些缺陷进行训练打标，从而进行识别，开头所以说的一张图片来确定模板，在一些一致性十分高的行业，可能可以实现，比如印刷行业，不然基本上需要大量的OK和NG品进行打标训练才能组成一个稳定准确的模型。

在机器视觉系统中利用，充分的良品测试图数据与不良品测试图数据缺陷整合数据。对缺陷数据需要进一步挖掘和利用。

使操作者可以根据检测结果分析缺陷产生的原因，并作为划分品质质量等级的依据，帮助生产决策者根据质量要求控制带钢的产出流程。