机器视觉概述
机器视觉是采用图像采集设备（相机等工具）将目标转换成图像信号，传送给特定的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色、对比度等信息，图像处理系统将其转化为人们所需要的特征值，根据这些特征值（形状、大小、面积、轮廓等），配合相应的控制设备，达到人们所需要的自动化识别的目标。
模具保护器工作原理
模具保护器系统在一个完整的成型周期内对所关心的模具型腔面进行两次拍照，即一检和二检，通常一检所选择的时机为模开刚刚完成，顶出动作还没有进行的时刻，这时的型腔多附有刚成型出的产品，即有品腔，这时间拍照通常会检出所成型的产品是否不良，是否有残留在定模的产品；通常二检所选择的时机为顶出回退到位（不使用机械手时）或机械手已到安全区域且顶出回退到位，在合模还没有动作之前。这时的模具型腔内不含有成型品，即无品腔，这时拍照会检出是否有未脱落的制品，还能帮助判断镶件、顶杆和滑块的位置或状态是否正常。
由机器视觉在注塑行业应用衍生出来的模具保护器系统。综其设备构架，均是视觉传感器加上相应的图像处理系统组成。而由市场上各家的模具保护器来看，根据注塑行业的特征，以及产品成本的定位，基本上采用的是黑白相机进行对现场状况的采集，通过图像处理软件针对采集到的黑白图片进行处理，然后输出检测结果，辅以相应的控制程序，达到检测，控制的效果。因此，不难看出，图像处理系统为此种系统的核心。
图像处理软件的原理即是采集一张或多张标准的图片，然后在图片上标出需要检测的地方，然后在指定的周期时间段内，将相机采集到的当前画面与标准画面进行比对，然后通过调节好的图像识别精读参数，完成图片的对比判别，完成检测的过程。
市场上出现的以视觉技术为基础的模具保护器系统，其图像处理软件比较通用的是利用图片像素的灰度值、对比度为基础，辅助一些图像的除杂、滤波处理等等，然后细分成若干个灵敏度调节数值，实现精度的相应调节，此种为最基本的处理方式。
误报率普遍存在
而伴随着市场上以视觉系统为主要的模具保护器行业中，视觉图像的采集，以及视觉图像的处理受到现场环境，以及检测要求限制等等相应的因素干扰，在满足检测要求的同时，都会普遍存在一定的误报率
，如何最大化的降低误报率，成为各个厂家竞相解决的问题。
几何特征定位技术
视觉龙VDMM采用当前世界上最先进的几何特征定位技术。将其应用在模具保护器系统中，分为定位模式，缺陷检测模式，成功的将普遍存在的误报率降至最低点。
根据几何特征，定位技术采用最先进的轮廓检测技术来识别对象和模式。即是将被检测对象按照其本身的几何形状，自动构建最优化的物体模板，有效的处理因局部遮盖，背景凌乱，对比度翻转以及非线性光照等情况，配以强大的多重模板分析能力，可以区分高相似度的物体。
同时，在缺陷检测中，以产品的几何轮廓为主导兼容了灰度对比，旋转精度，像素位置精度、以及多模板学习等一系列强大的功能，在模具保护器应用中全方面满足客户的检测要求的同时，再大大的减少了系统的误报率。
相对的图像处理算法按MMX/SSE/SSE2指令集进行了最优化设计，包括数学运算、赋值操作、逻辑运算、图像滤波、形态分析、清晰度测评以及直方图分析等函数。在所需要的检测区域内采用双线性插值取样，结合校正后的单位换算，得到精确的测量结果。
先进的几何特征加以强大的算法处理使检测精度可以达到：平移重复精度1/64亚像素；旋转重复精度0.05（1/20）度；搜索比例范围：1/10单位；同时采用了MMS和SSE扩展技术，快速并行处理。
客户现场试用结果：
总结：
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