视觉检测术语表
这一页把本站技术文章里出现的专业词逐条解释清楚，方便你在选型沟通时对齐口径。
需要说明的是：下面给出的是行业通用含义，具体到你的工件，同一个词对应的判定标准可能完全不同——比如"精度"在有无检测里指能否分辨最小特征，在尺寸测量里指测量误差。如果你不确定该用哪个口径，把工件照片发给我们一起看。
检测任务
有无检测
判断某个特征、零件或标识是否存在，输出 OK / NG。是工业视觉里占比最大的一类任务，典型对象包括螺丝、卡扣、标签、说明书、连接器、胶路等。
漏装
应该装配的零件没有装上。检测上属于"应有而无"，通常靠对比标准装配状态的区域灰度或轮廓差异判定。
错装
装上了零件，但型号、规格或方向不对。往往需要读字符、比颜色或比轮廓才能区分。
装配到位检测
判断零件是否装到设计位置，例如卡扣是否完全扣入、接插件是否插到底。常用局部特征的位置偏移量或间隙宽度来判定。
数量检测
统计视野内目标个数，例如一袋配件里的螺丝数量。目标重叠时通常需要先做分割，单纯按面积估算容易在重叠场景失效。
正反检测
判断工件朝向是否正确，例如垫片的正反面、端子的方向。常借助不对称特征或字符方向来区分。
外观缺陷检测
检出划痕、脏污、毛边、凹坑、色差、气泡等表面异常。检出难度高度依赖缺陷与背景的对比度，因此打光方案往往比算法更关键。
尺寸测量
测量长度、直径、角度、孔距等几何量，并换算成物理单位。精度取决于像素当量与标定质量，与"能看清"不是一回事。
字符识别（OCR）
读取工件或包装上的文字、批号、日期。字迹清晰时可用传统模板匹配，字体会变、背景复杂时一般需要深度学习。
条码 / 二维码识别
读取一维码或二维码内容。除读取率外，还要关注破损码、低对比度码与运动模糊下的稳定性。
光学与成像
面阵相机
一次曝光得到一整幅二维图像的相机，适合静止或步进工位。选型看分辨率、帧率、靶面尺寸与接口（GigE / USB3 / Camera Link）。
线扫相机
逐行扫描、配合运动形成图像的相机，适合连续运动的卷材、带材、圆柱面。需要与产线速度严格同步，对光源亮度要求也更高。
视野（FOV）
相机在工件平面能覆盖的实际范围。FOV 与精度直接相关：同样分辨率下，FOV 越大，单个像素代表的实际尺寸越大，能分辨的最小缺陷也越大。
工作距离（WD）
镜头前端到工件表面的距离。选镜头时要和 FOV 一起算，现场空间不足时往往需要换短焦镜头或加转角光路。
像素当量
一个像素对应工件上的实际尺寸（如 0.05 mm/pixel）。用 FOV 除以相机单方向像素数得到。它决定理论分辨极限，但不是实际检测精度。
景深（DOF）
在保持清晰的前提下，工件沿光轴方向允许的起伏范围。高倍率、大光圈会让景深变浅，工件有高度差时容易出现局部虚焦。
曝光时间
传感器累积光量的时间。曝光越长图像越亮，但运动工件会拖影；节拍快的产线必须优先压缩曝光，再靠光源补亮度。
打光（光源方案）
用光的入射角度、颜色与均匀性把缺陷"做"出来。同一工件换一种打光，缺陷对比度可能从看不见变成一目了然。
环形光
从镜头四周斜向照射，通用性最好，适合多数平面工件的表面缺陷与有无检测。
同轴光
光经半透半反镜垂直照射工件，适合高反光、镜面表面的字符与划痕检测，能抑制反光干扰。
背光
光源放在工件背面，工件轮廓呈剪影。适合尺寸测量、孔位检测与轮廓完整性判断，边缘对比度最高。
条形光
线状光源，常成对使用从两侧掠射，能突出划痕、压印、拉丝纹理等方向性特征。
穹顶光（圆顶光）
内壁漫反射的半球形光源，出光极其均匀，适合曲面、反光、形状复杂的工件，能消除局部高光。
光度立体
用多个方向的光分别成像，再由明暗变化反推表面法向，可把极浅的凹坑、压痕显现出来，常用于低对比度表面缺陷。
算法与判定
阈值分割
按灰度把图像分成目标与背景，是最基础的定位与提取手段。光照稳定时快且可靠，光照波动大时需要配合归一化或改用学习类方法。
Blob 分析
把连通的像素区域当作一个整体，统计其面积、重心、长宽、圆度等特征，常用于有无检测、数量统计与位置定位。
模板匹配
用标准图像作模板在待检图中搜索最相似位置，用于定位与形状比对。对旋转、缩放、遮挡敏感，必要时需用形状匹配或多模板。
边缘检测
提取图像中灰度突变的位置，用于测量边到边距离、轮廓完整性判断。亚像素边缘可以把定位精度提高到像素的几分之一。
深度学习（CNN）
用卷积神经网络直接从样本中学习缺陷特征，适合形态多变、难以用规则描述的缺陷。代价是需要足量且有代表性的样本。
异常检测
只用正常样本建模，偏离正常即判异常。适合不良样本极难收集的场景，但对"从未见过的正常变化"可能误报。
数据标注
为训练样本标出缺陷位置与类别。标注一致性直接决定模型上限，同一类缺陷的判定口径必须先统一。
过检 / 误检（假阳性）
把合格品判成不良品。过检率高会频繁停线，实际生产中往往比漏检更影响可用性。
漏检（假阴性）
把不良品判成合格品。是质量风险的主要来源，验收标准里通常会对漏检率提出更严格的要求。
召回率与准确率
召回率指真实不良中被检出的比例，准确率指判为不良中真正不良的比例。两者需要按现场可接受的停线频率来权衡，而不是单独追求某一项。
系统与产线
节拍（CT）
完成一个工件检测所需的总时间，包含上料、拍照、运算、判定与分拣动作。节拍是方案的第一约束，通常先定节拍再反推相机与光源配置。
OK / NG
合格与不合格的判定结果。系统需输出该信号并驱动分拣或报警。
PLC
可编程逻辑控制器，产线控制的核心。视觉系统一般通过 I/O 或工业总线与它交换结果与触发信号。
I/O 信号
最简单的对接方式：视觉系统输出 OK / NG / 完成等开关量，PLC 给出触发信号。接线简单、延迟低，但能传递的信息量有限。
Profinet / EtherNet-IP / Modbus
常见工业以太网与现场总线协议。通过这些协议可以把判定结果、测量值甚至缺陷图像索引传给 PLC 或上位机。
MES
制造执行系统。视觉系统可把检测结果、时间戳与工件序列号上传，实现按件追溯。
标定
建立图像像素与实际物理尺寸（或机器人坐标）之间对应关系的过程。标定不准，测量值就会系统性偏差。
3D 视觉 / 点云
通过结构光、激光三角或双目等方式获得工件三维数据，用于高度、平面度、体积、装配间隙等二维图像难以判断的项目。
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