在玻璃的生產(chǎn)過程中，由于各方面因素的影響，玻璃表面會出現(xiàn)諸如氣泡、黑點、斑點等瑕疵；玻璃上的結(jié)石、砂粒因運輸過程中振動摩擦，會出現(xiàn)玻璃表面劃傷；隨著玻璃加工設計的多樣化，對玻璃的打孔、挖槽、磨邊的情形越來越多，受定位、手法、機器等因素影響，會出現(xiàn)劃痕、裂紋、缺損；受環(huán)境或操作原因，也會出現(xiàn)油污、水漬及其它臟污等污漬。
傳統(tǒng)的玻璃檢測方法是依靠人眼來判斷玻璃表面各種問題，存在很大的局限性：
1.人眼對微小的缺陷不敏感，有誤檢、漏檢風險；
2.人眼無法連續(xù)、穩(wěn)定完成高強度重復性檢測工作，會產(chǎn)生疲勞，速度慢、效率低；
3.主觀判斷受心情、思維、光照等影響，具有很大的不穩(wěn)定性和非標準性。
以iPhone OEM工廠為例，生產(chǎn)過程中的外觀檢查耗費30%以上的人力。每年檢查人力成本高達48億元人民幣。然而，隨著中國平均工資增長率超過10%，低成本勞動力的日子已經(jīng)一去不復返了。降低人力成本已成為企業(yè)最重要、最迫切需要解決的問題。為了減輕昂貴的勞動力負擔，機器視覺替代人眼，采用智能圖像采集和圖像處理技術(shù)，檢測系統(tǒng)利用視覺處理算法，實現(xiàn)缺陷精確檢測，智能分類和分級，已成為一種行業(yè)趨勢。
以透鏡使用機器視覺檢測為例：
當前有三種尺寸的透鏡，分別是直徑約為3.4cm的透鏡，直徑約為3.8cm的透鏡，直徑約為4.2cm的透鏡，分別對這三種尺寸透鏡進行檢測。
檢測效果圖中，藍色代表污漬等有問題的區(qū)域（精度為0.39mm）；綠色代表透鏡缺損部分。檢測效率可達3秒/個，誤檢率低于0.1%。檢測材質(zhì)也延展至：PS、ABS、PC、PMMA、PE、PO、PVC、PP、PBT、環(huán)氧樹脂等。
傳統(tǒng)的玻璃檢測方法是依靠人眼來判斷玻璃表面各種問題，存在很大的局限性：
1.人眼對微小的缺陷不敏感，有誤檢、漏檢風險；
2.人眼無法連續(xù)、穩(wěn)定完成高強度重復性檢測工作，會產(chǎn)生疲勞，速度慢、效率低；
3.主觀判斷受心情、思維、光照等影響，具有很大的不穩(wěn)定性和非標準性。
人眼檢測已無法滿足現(xiàn)代企業(yè)高速、實時的品檢要求，而人工成本不斷上漲給企業(yè)經(jīng)營帶來壓力。
以iPhone OEM工廠為例，生產(chǎn)過程中的外觀檢查耗費30%以上的人力。每年檢查人力成本高達48億元人民幣。然而，隨著中國平均工資增長率超過10%，低成本勞動力的日子已經(jīng)一去不復返了。降低人力成本已成為企業(yè)最重要、最迫切需要解決的問題。為了減輕昂貴的勞動力負擔，機器視覺替代人眼，采用智能圖像采集和圖像處理技術(shù)，檢測系統(tǒng)利用視覺處理算法，實現(xiàn)缺陷精確檢測，智能分類和分級，已成為一種行業(yè)趨勢。
以透鏡使用機器視覺檢測為例：
當前有三種尺寸的透鏡，分別是直徑約為3.4cm的透鏡，直徑約為3.8cm的透鏡，直徑約為4.2cm的透鏡，分別對這三種尺寸透鏡進行檢測。
檢測效果圖中，藍色代表污漬等有問題的區(qū)域（精度為0.39mm）；綠色代表透鏡缺損部分。檢測效率可達3秒/個，誤檢率低于0.1%。檢測材質(zhì)也延展至：PS、ABS、PC、PMMA、PE、PO、PVC、PP、PBT、環(huán)氧樹脂等。
測試1：對直徑約為3.4cm的透鏡進行檢測
(1)源圖像
(2)檢測效果圖
(3)系統(tǒng)輸出結(jié)果
測試2：對直徑約為3.8cm的透鏡進行檢測
(1)源圖像
(2)檢測效果圖
(3)系統(tǒng)輸出結(jié)果
(1)源圖像
(2)檢測效果圖
(3)系統(tǒng)輸出結(jié)果
測試3：對直徑約為3.8cm的破損透鏡進行檢測
(1)源圖像
(2)檢測效果圖
(3)系統(tǒng)輸出結(jié)果
以上為機器視覺在透鏡質(zhì)量檢測的一些應用，可擴展到其它玻璃類如玻璃瓶、汽車玻璃、建筑玻璃、手機屏幕、液晶面板等的應用場景。
同樣的產(chǎn)品使用不同的打光方式可呈現(xiàn)不同的效果，在項目中根據(jù)產(chǎn)品的類型與特征，現(xiàn)場的架構(gòu)與限制，靈活選用光源進行測試，這是考驗技術(shù)實力的經(jīng)驗積累。樂視光源十年專注于機器視覺光源的自主研發(fā)，專為系統(tǒng)集成商、設備制造商、大型制造企業(yè)、大型加工企業(yè)打造具有競爭力的視覺解決方案。
