技术前沿：机器视觉检测——苹果的品控绝招
据AIOT大数据长期跟踪与分析，苹果供应链管理对全球制造业最大的改变和贡献，也是苹果的品控绝招，就是只认机器视觉检测出来的品质结果，不依赖人工判定标准。
在苹果供应链企业里，只有通过机器视觉检测标准的产品才是真正的合格品，因此机器视觉检测通过率才是各个企业的品控关键。
苹果此举极大的解放了消费类电子行业的在线人工品控员工的劳动强度，只需要复检被机器视觉检测设备分流出来的产品，再进行品控处理，包括清洁、复位与修理等，再重新交由机器视觉检测设备判定。
机器视觉是人工智能的一个分支，用机器代替人眼来做测量和判断。在工业自动化需求，及智能制造推动下，机器视觉下游应用渗透率提升，行业空间广阔。在近年国产替代趋势下，产业链涌现出一批优质的自主可控企业。
工业互联网是IT（信息科技）、OT(操作技术）、CT（通讯技术）的融合，有望改变企业生产制造模式。关于工业互联网的利好政策非常多，国家顶层设计已经完成，工业互联网发展步入快车道。
工业互联网市场空间将达万亿，发展前景广阔。据华安证券预判，假设到年规模以上工业企业均会在工业互联网相关领域有所投入。假设企业投入资金占总收入的1%，结合年百万企业上云的目标，测算小微企业年部署工业互联网的数量达到62.72万家，两者合计接近1.24万亿元。
而作为工业互联网的一项重要应用，机器视觉领域代表了未来先进的生产力和科技发展趋势，其投资机会也愈来愈被市场重视并发掘。
工业互联网的重要应用场景之一便是智能制造，建立在机器视觉基础的质检和安检、生产优化降低能耗、机器换人提升生产效率、智能工厂改造。
机器视觉是人工智能的一个分支，用机器代替人眼来做测量和判断。包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。
一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
机器视觉的应用领域主要有检测和机器人视觉两个方面，下游应用领域十分广泛，已深入安防、金融、零售、工业等多个垂直应用领域。
随着5G加速落地，高速率、大容量、低时延的网络连接将打破视频图像在传输速度、清晰度上的瓶颈，推动在工业、自动驾驶等领域大规模应用。
机器视觉上游为零部件供应商包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、软件及算法平台，中游则由机器视觉整机制造商、系统集成商等组成。
从全球市场看，美国以视觉软件为核心的康耐视(cognex)及日本软硬件并举的基恩士(Keyence)两大巨头几乎垄断全球50%以上的市场。
目前两家国际巨头都拥有操作系统、传感器等核心零部件技术，可提供检测设备及相应的解决方案，实现了机器视觉核心零部件和完整解决方案的全方位布局。
中国视觉技术起步较晚，但随着持续技术研发以及下游场景不断应用，已经形成完备的产业链，涵盖零部件供应商（光源、镜头、相机和视觉控制系统等）和集成开发商（组装集成和软件二次开发等）两大类，并涌现出一批已经掌握核心自主技术的优质企业，正在逐步实现国产替代。
例如，机器视觉检测设备龙头矩子科技、天准科技、国产机器视觉零部件龙头奥普特、大恒科技，以及取得后发优势的海康威视等。
软件是机器视觉的核心技术壁垒和竞争力体现。
目前天准科技核心已经具备机器视觉算法、工业数据平台、先进视觉传感器及精密驱控技术四大领域核心技术；
矩子科技从机器视觉软件及其底层算法、光学系统及其核心部件等均为公司自主研发而成，公司不仅实现进口替代，同时还切入汽车电子应用领域，进入比亚迪的供应链。
奥普特拥有自主技术的开发包和核心技术，建立成像和视觉分析两大技术平台；
海康威视近水楼台先得月，从视频硬件转战机器视觉赛道，目前也实现了底层软件的自主开发。
软件和核心零部件处于机器视觉产业链价值中心。东吴证券研报显示，零部件和软件开发在机器视觉系统中的价值量占比高达80%，机器视觉中游环节的零部件企业普遍具备较强盈利能力，康耐视、基恩士和奥普特的毛利率常年维持在70%以上。
自主企业亦是如此，上述实现自主技术的机器视觉领先企业，也都获得相对较高的盈利能力。
除已经拥有一定技术储备和行业地位的公司，机器视觉行业还在孕育更多高精尖企业。最为市场熟悉的"CV四小龙"——商汤、旷视、依图、云从。
视觉检测自动分选设备助力半导体行业提高产品竞争力
如今在电子制造领域，小到电容、电阻、连接器等元器件，大到键盘、PC板、硬盘等在电子制造行业的各个环节，几乎都能看到机器视觉检测的身影。
机器视觉按应用功能划分，主要是四个方面：测量、检测、识别、定位。在实际应用中，机器视觉检测系统可以快速检测排线的顺序错误，电子元器件是否错装漏装，接插件及电池尺寸是否合规等。而在半导体工业上的应用很早就开始了，在半导体工业大规模集成电路日益普及的带动下，行业内对产量的要求和质量的苛求日益剧增。在需要减少生产力成本的前提下，机器视觉技术就扮演着不可缺少的角色，对机器视觉技术的要求也不断推陈出新。
具体来看，机器视觉在电子制造领域的应用主要是引导机器人进行高精度PCB定位和SMT元件放置，还有表面缺陷检测，主要应用于PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装等。
关于机器视觉在半导体行业的应用：
1、在小型电子元器件及小尺寸工业制品的外观检测、SMD产品的外观检测、硅片外观检测中的应用。检测内容有印字错误、内容错误、图像错误、方向错误、漏印、表面缺陷，对被测物表面进行高速及自动拍照后，数据传输到计算机进行处理，找出有缺陷产品。
2、IC芯片、电子连接器平整度检测中的应用检测管脚个数以及管脚多个位置的几何尺寸，包括宽度、高度、弯曲度等。实现对芯片连续、高效、快速的外观检测，提高了检测效率、节约人力成本并降低了工人劳动强度、更重要的是保证了检测的精度。
3、PCB印刷电路检测、板元件位置、焊点、线路、开孔尺寸、角度测量；电脑微通讯接口、SIM卡插槽；SMT元件放置、表面贴装、表面检测；SPI锡膏检测；电缆连接头个数等的检测及测量。
机器视觉检测的优势：
①检测速度快；
②检测精度高；
③准确率高；
④可长时间持续工作，不会疲劳；
⑤非接触式检测，不会造成接触损伤。
机器视觉系统的应用，大大提高了装备的智能化、自动化水平、使用效率和可靠性等性能。为了适应现今这个发展越来越快的社会，机器视觉检测技术是必不可少的。机器视觉检测系统相对于人工或传统机械方式而言，具有速度快、精度高、准确性高等一系列优点。随着工业现代化的发展，机器视觉检测已经广泛应用于各大领域，为企业及用户提供更优的产品品质及完美解决方案。
视觉检测设备有哪些零部件组成
机器视觉检测设备是最近几年发展壮大起来的一种可以替代人眼来对企业产品的相关的各个环节进行检验的一种机器设备。应用十分常见的便有企业产品表层缺陷检测，所以机器视觉检测设备体系零部件由哪些部分组合而成的呢?
1、镜头
镜头就好比人眼球的存在，它在机器视觉体系中主要是负责光束调制，并完成数据信号传递。据统计，到现在为止市场上绝大多数的镜头都可以满足机器视觉应用的市场需求，可是更专业性的机器视觉体系有可能需要定制的镜头和涂层。幸运的是，很多有着内部生产能力的镜头制造厂商，早已准备好定制镜头来满足这一些应用市场需求。当然了，这一些定制镜头肯定会十分贵，所以它们通常情况下仅用作那一些对成本费用不敏感的特殊成像体系中(比如军事应用)，亦或是批量生产消费企业产品的生产流水线中。
2、工业相机
工业相机在机器视觉体系中最主要的实用功能就是将光信号转变为电信号。与普通相机相比，它有着更高些的传输力、抗干扰力及始终不变的成像能力。按照不同规格尺寸有各种类别的款式：按输出数据信号方式，可分成模拟工业相机和数字工业相机;按芯片类型不同，可以分为CCD工业相机和CMOS工业相机。
3、图像采集卡
虽说图像采集卡仅仅是完整性的机器视觉体系的一个零部件，可是它扮演着一种十分重要的角色，可以直接影响了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。十分常见的有PCI采集卡、采集卡、VGA采集卡和GigE千兆网采集卡。这一些采集卡含有的内置多路开关，可以连接好几个摄像机，与此同时抓拍多路信息。
4、机器视觉软件
机器视觉软件是机器视觉体系中自动化处理的关键部件，光学影像筛选机，按照具体应用市场需求，对软件包进行二次开发，可全自动完成对图像采集、显示、存储和处理。
光学影像自动筛选机与普通筛选机有什么差别？
由于光学影像自动筛选机在工业生产和机械行业的广泛性应用，很多厂商都会应用到光学影像筛选机。光学影像筛选机可同时检验产品的规格尺寸、外形、深度及其他材料混料或热处理混料，热处理硬度能否符合标准等。CCD光学筛机软硬件全都自主研发，可随时随地按用户标准增添检查项目，对用户的标准反应灵敏。针对最新型的光学筛选机在国内各种行业领域中的应用，各位应当都会有相应的了解了，而对最新型光学筛选机与传统式筛选机相互之间的差距也有其他了解吗？接下来我们一起了解一下最新型光学筛选机与传统式筛选机的差距都有哪些？
第一、传统式的筛选机运动控制系统通常是PLC+PC，PC电脑负责机器视觉检测软件运作，PLC负责整机操控逻辑的运作，通常选用通讯或IO通讯，熟悉PLC的人都了解，PLC存在扫描周期长，稍稍大些的程序运行一次最少须10多毫秒，此外PC和通讯的时间段也比较长，这类的配置在新形势下，难以达到快速的检验筛选。
第二、视觉检测软件运作平台电脑PC，绝大部分筛选机厂商基本都是依赖于电脑配置来提高速度的，软件部分随随便便找个做兼职的软件工程师就开工了，仅仅只是是停留在可用的阶段，乃至许多厂商的筛选机都会无法较长时间高效率运行，常常错乱，造成越来越多地漏检验、误检等。
第三、新型光学影像筛选机的工业相机的接口早选用BNC模拟接口，到现在广泛运用的GIGE接口，由于效率的提高，后期会选用USB3。能快速全检企业产品，保证用户的产品质量标准，不仅节约了成本，效率也提高了几倍。最新型光学筛选机彻底摒弃传统式PLC的操控方法，选用非常先进性的能够并行处理的FPGA当作运动控制单元，不仅仅能够并行处理多任务，效率也是如今的PLC无法相比的，它的非常逻辑严谨，曾经测试持续高速运行三个个不停机，而并不会出现死机或错乱。
机器视觉系统中的硬件选型
机器视觉系统中的硬件选型
机器视觉系统中采集图像的总体要求有：系统精度高、成像清晰、避免畸变、大小一致、对比度好。这些要求跟相机、镜头、光源的选择息息相关。下面来我们说说这些硬件的选择方法、流程。
一、相机的选择
1、相机的色彩选择：
是进行颜色检测→彩色相机。
不是进行颜色检测→黑白相机。
2、相机的接口选择：
带宽要求mm→CamerLink接口。
mm带宽要求mm→以太网、接口。
mm带宽要求→普通模拟相机。
3、相机的扫描方式选择：
是P/M/V30ms→隔行扫描方式的相机。
不是P/M/V30ms→逐行扫描方式的相机。
4、相机分辨率的选择：
（1）图像分辨率（Ri）
图像分辨率指图像行和列的像素数目，由相机图像分辨率和图像采集卡图像分辨率中较低者决定。如不符合项目需要，则要翻倍计算。如：*，*，*等。
Ri=FOV/Rs
（2）空间分辨率（Rs）
空间分辨率是从像素中心映射到场景的间距，也就是通常说的精度。镜头长或宽方向精度=工作视野/相机芯片长或宽的分辨率。
Rs=FOV/Ri
（3）特征分辨率（Rf）
特征分辨率是能被机器视觉系统可靠采集到的物体最小特征尺寸。最少要2个像素（pix）来描述图像的特征，在实际应用中可能还要更多个像素来描述。最小特征像素数用Fp表示。
Rf=Rs*Fp
（4）测量分辨率（Rm）
测量分辨率是可以被机器视觉系统检测到的被测物的尺寸或位移的最小变化。实际应用中一般能达到1/10pix。
Rm=Rs*Mp
（5）像素分辨率（Mp）
像素分辨率是像素的灰度或彩色等级，由图像采集卡或相机的D/A转换得到。如灰度的个等级、彩色的RGB~FFFFFF编码。
5、相机的帧率和曝光模式选择
是拍摄运动物体→全局曝光模式相机，运动速度决定帧率。
6、根据被测物的复杂度选择
被测目标为非常精密、微小、模糊等→CCD相机比CMOS相机要好，黑白要比彩色相机好。
二、镜头的选择
1、镜头类型的选择
是检测精度高→远心镜头。
不是检测精度高→CCTV监控镜头。
2、镜头接口的选择
芯片尺寸大于2/3inch→F型接口或专用接口的相机和镜头。
芯片尺寸小于、等于2/3inch→C型接口的相机和镜头。
3、镜头焦距选择
在芯片尺寸已定的情况下：
焦距/工作距离=芯片尺寸/工作视野，
工作视野=芯片尺寸*工作距离/焦距，
焦距=工作距离*芯片尺寸/工作视野。
4、镜头其他参数的选择
（1）镜头视野范围要比目标稍大；
（2）景深要求大，则使用小光圈的镜头；
（3）镜头与光源的配合。
三、光源的选择
1、环形光源的选择
（1）根据安装高度、角度，选择环形光源的尺寸、角度。
（2）根据被测目标的面积，选择环形光源的尺寸、角度。
（3）根据被测目标的表现特征位于图像边缘，选择环形光源的尺寸大、角度大。
（4）根据被测目标的表面反射、衍射性，选择环形光源的波长。
2、条形光源的选择
（1）条形光源的长度要比被测目标稍长。
（2）被测目标表面高反光则要加上漫射板。
（3）根据实际需要，可以多条条形光源组合。
3、同轴光源的选择
（1）应选择发光面积为被测目标面积1.5~2倍的同轴光源。
（2）同轴光源的安装位置距离被测目标要尽可能近。
4、背光源的选择
（1）背光源的大小与被测目标的大小相比稍大，能盖住目标。
（2）利用背光源检测轮廓时，尽量选择短波光源。
（3）对于圆轴类被测目标，尽量使用平行背光源。
机器视觉系统中的图像采集单元
机器视觉系统中的图像采集单元
采集，采即采样，集即集合，是模拟量转换成数字量的一种处理方式（算法）。
图像采集，就是从视频信号中“抓取”图像帧，早期图像采集设备也称为帧存器。
图像采样频率越高，采样获得的数据量越大，图像的空间分辨率也就越高。根据采样定理，采样频率必须大于或等于源图像中最高频率分量的两倍，才能恢复图像。实际中一般使用高频率分量的5~10倍作为采样频率，避免采样不足而图像不清晰。
采样率的经验公式：
数字设备采样率＞数码相机的帧率；
模拟设备采样率≥1.2*分辨率*帧率。
一、图像采集卡的作用
图像采集单元的最重要元件是图像采集卡。图像采集卡主要是针对模拟视频信号的数字量转化，并传送给计算机进行处理，相当于PLC控制系统中的A/D模块。
除此之外，图像采集卡还有图像分析、处理功能，对相机进行有效控制。
图像采集卡是模拟信号相机与计算机之间视频信号传输的桥梁。当然，有时它也脱离计算机而独立使用。
二、直连相机与数字接口卡
如今先进的工业数码相机，则不需要图像采集卡，因为数码相机输出的直接就是数字信号。
数字视频有两类数字接口传输数据。一类是与计算机直接连接式的数字接口，如IEEE、USB、GigE等。一类则通常需要接口卡，如LVDS/RS-、ChannelLink、CameraLink等。
在使用NI视觉驱动GigE千兆以太网相机时，一般建议使用Intel芯片的网卡。
目前，在机器视觉行业中，传统的模拟图像采集卡仍因其低廉的价格和大量模拟相机的存在而被大量使用。
再者，直连相机的精度（因减少数据传输量而有损压缩）和受控制性（无法通过计算机发送指令控制其行为）对机器视觉的应用大打折扣。
三、图像采集卡的参数
图像采集卡的参数应注意其支持的接口标准、图像类型、通道数、图像分辨率、帧率、同步、触发、计算机的总线接口等。
图像采集卡有多种总线形式，主要有：PCI、PCIExpress、PXI、AGP、ISA、PCPlus、CompactPCI、VME等。
使用非标准图像采集卡时，应仔细研究其使用说明书。
机器视觉定位和视觉检测系统有无区别？
任何产品的生产制造过程中，质量检验都是非常重要且关键的一环。传统的产品检测方式基本就是靠人工肉眼或检验员依托一些特定工具进行，此种方式效率低，速度慢，误判率高，已经无法满足现代工业制造的需求。引进机器视觉检测技术，是适应现代化生产制造趋势的必然要求。
机器视觉定位是什么？它和机器视觉检测有什么不同之处？这些问题是很多刚接触机器视觉检测设备的制造商都会疑惑的。
通俗的来说，机器视觉定位和机器视觉检测其实同属同一行业的。
机器视觉检测系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉检测系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
而视觉定位，由于在机器视觉系统的应用中，有些用于定位，有些由于检测，因此就有了不同的叫法。具体的应用要根据实际需求情况要求而定，所以，在叫法上也存在着差异。比如自动打孔，那用途就是定位，检查产品缺陷时就是用到的就是检测，测量产品大小时，用到的就是测量功能。
简而言之，视觉检测和视觉定位是机器视觉技术的功能，一种用于视觉检测，另一种用于视觉定位。而由于机器视觉检测设备具有高精度、高效率、准确率高、非接触检测等诸多优势，可广泛应用于各个行业，比如精密五金检测、塑胶件检测、电子元器件检测、电子产品检测等等，发挥其巨大的作用。
机器视觉系统中的软件开发工具
机器视觉系统的硬件选择好，并且把它们组装好，基本的骨架就已经成型，但它还是一具没有灵魂“尸体”。首先，我们要让他活起来，必须给他通电，让他的心脏跳动起来；其次，我们要让他的脑子动起来，不然脑死亡，眼睛也启动不了。让机器视觉系统的大脑运作的正是他的软件。
人脑功能可以分为不用学习就会的基本功能和需要学习才能实现的特殊功能，人的视觉功能基本上不用学习就会，机器的视觉功能就是需要学习才能实现的特殊功能。
图像处理软件就是机器视觉的特殊功能的实现方式，是需要开发商或者用户来开发完成的功能。图像处理软件包括机器视觉开发工具和开发出的图像处理应用软件。
一、开发工具（开发软件平台）
计算机的软件开发工具包括：C、C++、VisualC++、LabVIEW、C#、JAVA、BASIC、FORTRAN等，从运算的速度和编程的灵活性来看，图像处理和分析的软件开发平台选择VC开发较好。
由于机器视觉从大的类别上来看仍属于自动化智能控制系统，经常与其他类型的控制系统集成以构成完整的自动化系统来完成自动化任务，C等文本编程语言适合通用软件开发，并不太适合自动化系统的开发。
C：面向过程的单纯语言。
C++：C的升级版，面向对象的复杂语言。
VisualC++：C++的升级版，将不可视的C++变成了可视型。是最通用，功能最强大的机器视觉开发平台，用户较多，是微软开发的软件平台，和WINDOWS搭配运行性能较好。
LabVIEW：NI公司的图形化开发平台，开发软件快，维护较为容易，特别适合工控行业或自动化测试行业的工程师使用。它的特点有：1、95%以上的编程工作由鼠标完成；2、程序以数据流的方式编写，更符合人的思维方式；3、边编写，边编译，参及时发现错误；4、编程、调试效率较文本编程语言高。
二、图像开发工具包（机器视觉算法理论具体化）
1、HALCON：德国MVTec软件公司出品，底层的功能算法很多，运算性能快，用其开发需要一定软件功底和图像处理理论。
2、VisionPro：美国康耐视（Congex）公司出品，算法性能好，开发上比HALCON容易上手。
3、NIVision：美国NI公司出品，与LabVIEW图形化编程工具无缝集成，上手快，开发周期短，价格较便宜，性能方面在速度和精度方面稍比前两种软件差些。
4、Opencv：一个开源的计算机视觉库。
综上所述，机器视觉系统采用LabVIEW+NIVision的方式开发，较容易上手，适合自动化控制领域的视觉开发。
机器视觉检测尺寸检测方法和检测范围
在产品生产制造领域，外观尺寸检测是非常重要的一个环节，一个产品到达消费者手中之前，从最初的材料、零部件，到最后的成品，可能经过了数百道不同的外观尺寸检测过程。外观尺寸检测需要高昂的人工成本，偏偏检测效率和效果不一定能让人满意。因此，越来越多工厂开始使用视觉检测设备来进行产品外观尺寸检测。
基于机器视觉检测技术的尺寸测量方法具有成本低、高精度、高效率、操作方便等优点。其非接触性、实时性、灵活性和准确性能有效解决传统检测方法存在的问题。同时，尺寸测量是机器视觉技术最常见的应用行业，特别是在自动化制造行业，机器视觉用于测量工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、弧度测量，面积测量等，下面来谈谈机器视觉中外观尺寸检测。
1、尺寸检测的定义
尺寸检测是以图样为依据，检测产品尺寸是否在公差范围之内，以发现形状与尺寸的误差。此外，还可仔细检测加工基准面位置的准确度、机械加工余量分布以及壁厚偏差等。
2、尺寸检测的方法
产品的实际尺寸往往是不可缺少的，但由于物体表面的复杂性或客观物理条件的限制，可能无法提供。机器视觉检测技术可以很好地处理此类问题。在传统的自动化生产中，尺寸检测的典型方法是人工使用千分尺、游标卡尺、塞尺等肉眼去测量，但这样的测量方法测量精度低、速度慢，不能满足大规模自动化生产的需要。基于机器视觉的尺寸检测是一种非接触式测量，具有检测精度高、速度快、成本低、安装方便等优点。可检测各种尺寸的零件，如长、高、宽、圆、R角、多段高度等。
3、尺寸检测应用范围
电子元器件，汽车零部件，手机零部件，螺丝螺母，五金件，磁性材料，塑料、陶瓷、纽扣等复合材料构件，镁、铝及其合金件等皆可使用机器视觉检测技术检测。
总体来说，机器视觉检测对比传统产品检测方式具有客观性、非接触性和高精度等特点。特别是在工业生产领域中，在重复和机械性的工作中具有强大的应用价值，对生产制造商来说产品质量有保证，企业才能提高产品竞争力还能实现长远发展。
采购机器视觉检测设备具体流程及注意事项
机器视觉检测设备现在早已经成为了生产制造行业里必不可少的机器设备，对行业的高效率生产加工的作用越来越大，许多企业管理人员面临高科技机器设备不知所措，是因为不了解，因此一直在犹豫，害怕购买了不太好的设备，会承担责任的。事实上许多害怕都是多余的，现在的厂家早有成熟稳定的选购视觉检测机器设备的具体步骤，确保双方的共同利益。
第1步工程项目需求分析，找寻视觉检测机器设备的运用点，如生产车间里有的人在做许多反复事儿，或在做许多又脏又累，而又不用开动脑筋的的事儿、或是有安全风险的事儿，这个时候我们的管理者就需要想到有无机械设备能够替代这些人，尤其是用眼做检验的情况下，不但速度比较慢、精确度远远不够，并且还很容易出差错，这个时候最需的便是机器视觉检测设备，检验速度比较快、检验精确度高、日夜不停，很容易管控。
第二步，能够联络机器视觉检测设备企业销售员，带着技术工程师到厂家施工现场全面详细了解上机器设备的可行性，估算1台机器设备能替代多少人的事儿，能为行业节约多少成本费，并带回去试样做测试检验，我们的技术工程师会和厂家的产品质量管理者，乃至会和第一线的实际操作人员沟通交流，根据施工现场情形和实验结果，给出准确的判断-------怎样的机器视觉检测设备才算是现阶段最适用于生产加工企业的。
第三步，通过实验后，通常情形下，这种行业基本都是有很多样机可供施工现场测试的，生产加工企业管理人员能够合理安排产品质量单位有关员工带着大量试样到视觉检测设备厂家进行大量的检验，是不是能完完全全做到人们的期望。
第四步，通过大量的测试检验，机器设备性能指标完全符合人们期望，能够满意的和机器视觉检测设备厂家签署合同。
第五步，安排发货前做好看货事儿，一定要带着大量试样和产品质量部员工到机器视觉检测设备厂家看货，要在第一时间检验机器设备的性能指标是不是完完全全符合规定要求，要是看到有不同，视觉检测设备厂家能够立刻合理安排修改调整，基本都是很方便的事儿，设想，要是到客户施工现场才发现问题，修改起来就麻烦了，缺这个少那个的，廷长了调试时间，对双方都不好的。
第六步，机器设备到货后要安装调试，这时生产加工企业需要最低安排2个人跟随视觉检测设备厂家的技术工程师一同安装调试机器设备，学习实际操作维护实用技巧，多学多练，努力争取最快的速度熟练机器设备，期间还要仔细阅读视觉检测机器设备客户操作手册。
第七步，机器设备运用过程中，根据厂家规定要求，按规定实际操作，仔细做好设备维护的事儿，有问题第一时间和厂家技术人员沟通。
威斯特姆光学筛选机