有無檢測（數量/缺貨）

轉換為白與黑的2灰度級“二值化處理”

黑白相機以256灰度級的濃淡表現圖像，二值化處理則將通過濃淡表現的圖像，轉換為白與黑的2灰度級。確定某閾值，根據該閾值實施置換處理，超出該閾值則顯示為白色，低于閾值則顯示為黑色。

設定閾值=100時

如下不清晰的目標物，也能借由二值化處理變得清晰，便于抽取，實現快速正確的判定。

原圖像(照明亮度低)

二值化圖像

計數目標物的“斑點分析”

分析通過二值化處理簡化辨別后的圖像之常規方法就是“斑點分析”。斑點（Blob）是“小塊”的意思，在有無檢測中，代表濃度相同的像素的集合體。例如，假設二值化處理后，出現了2塊白色部分（目標物/斑點）。對該白色部分數量進行計數的技術，就是有無檢測的基本方法。

例如，對如下圖像施加二值化處理，將根據面積基準對白色圖像的斑塊進行計數。這也是斑點分析技術之一。

在斑點分析中，除了數量計數外，還能夠獲取其他各類信息。

• 圖像上目標物的有無
• 圖像上目標物的數量
• 圖像上目標物的面積（像素單位）
• 圖像上目標物的長度及周長（像素單位）
• 圖像上目標物的位置
• 圖像上目標物的缺陷及形狀特征 等

其他有無檢測

除了二值化處理＋斑點分析外，還有其他檢測數量、缺貨的方法。下面介紹相關方法。

注冊類似工件進行搜索

這是一種對計數對象工件實施主控注冊，檢測搜索范圍內類似工件的檢測方法。

利用顏色信息進行判定

這是一種用彩色相機拍攝圖像，將目標物色相、飽和度、明亮度的3值數值化，實施顏色辨別的方法。通過顏色差分進行判斷，可實現更正確的判定。

具體應用

采用視覺系統的有無檢測，被運用于各類場合。下面進行部分用途的介紹。

包裝箱內的瓶數計數

有無檢測最基礎的用途，就是計數。在生產線上，也能對飲料塑料瓶、醫藥品安瓿的瓶數等進行正確計數，可廣泛用于食品、藥品等對安全性要求較高的行業。

潤滑脂涂抹量的檢測

有無檢測不光可以進行“有”“無”的判定。例如汽車行業中，在判定驅動軸球節及軸承部潤滑脂涂抹情況時，也能夠利用視覺系統技術。

檢測畫面

檢測外殼內的產品瓶數

導入圖像檢測后，不僅能進行瓶數計數，還能辨別工件種類。該功能也被運用于出廠前的最終檢測（瓶數、品種辨別、有無等）。