尽管现在已经是电子信息时代，手机、电脑、ipad、等电子产品不断更新迭代，充斥着咱们的眼球，可是纸张作为文字的载体之一，依然归于咱们生活的一部分，有着广泛的市场。可是在纸张出产过程中，由于照明体系、纸机毛病、人工操作不当、纸浆不均匀等原因，会形成纸张存在大量尘埃、斑点、条痕、皱褶、空泛及破边等外观缺点，给纸张的出产形成巨大损失，也促进了今世视觉检测范畴的改造，因此，国辰机器人所自主研制的视觉缺点检测体系应运而生。

根据机器视觉检测技能的纸张外表缺点检测的几种办法：

1、阈值法是比较常见的纸张缺点检测办法。当纸张出现缺点时，缺点部分及其边际的对比度比周围正常纸张的对比度有明显的进步，对比度的进步量与纸张缺点的类型有直接的联系，咱们能够根据这种联系，经过对比度的进步量是否超过预设阈值来判别纸张缺点的类型。

2、根据计算处理的纸病检测，利用纸张纤维结构的计算特性，能够得出纸张图画随机信号所满足的计算规则，用计算的办法来检测各种纸病。

3、形态学办法也是纸病检测中常用的办法，其基本办法是用形态学描绘被测区域的形状，并猜测和快速处理如过滤、细化、修饰等，把纸张图画的形态特征为研讨目标，规划一整套算法来描绘纸病的基本特征和基本结构。

4、光学机器视觉智能检测是以图画处理理论为核心，以数字图画处理、模式辨认、计算机技能为根底的信息处理科学的重要分支，广泛应用于各种无损检测技能中。光学机器视觉智能检测的基本原理是：必定的光源照在待测金属外表上，利用高速CCD摄像机获得连铸板坯外表图画，经过图画处理提取图画特征向量，经过分类器对外表缺点进行检测与分类。

机器视觉是研讨利用仿生学的原理，用计算机的高性能计算才能、处理才能来模拟生物微观视觉功用、抽象才能、判别功用，从而完成对被测物体的辨认判别。机这是人工视觉检测手法无法完成的。机器视觉检测作为一种新式的自动化检测技能，其市场推广达成社会共识。