瑕疵检测
传统视觉的瑕疵检测，一般通过图像去噪、灰度化、二值化、canny-、形态学（闭运算）、连通域blob或者OpenCVmatchTemplate，但传统方式应用于视觉瑕疵检测领域，表现出应用领域窄，通用性差、鲁棒性不强等特征，东瞳科技通过传统视觉算法与AI深度学习算法的融合，大幅度加强了利用视觉成像在瑕疵检测领域的应用能力及易用性，拓宽了视觉在工业领域的应用，已在印刷、医疗、电气、汽配和3C等多领域...
字符条码识别
扫一扫就能识别文字，这是近年来出现在很多应用中的新功能。比如，输入银行卡号时，直接用手机摄像头扫一扫，软件就能提取银行卡信息。这里用到的技术正是光学字符识别技术（OpticalCharacterRecognition）图像识别的应用最经典的，就是在二维码等条码的识别了，二维码条码在我们日常生活中是很普遍的，基本随手一拿都有他们的踪迹，商家可以通过二维码和条码储存大量的信息在里面，不仅可以对产品进行...
测量
在传统的自动化生产中，对于尺寸的测量，典型的方法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。而这些测量手段测量精度低、速度慢，无法满足大规模的自动化生产需求。基于东瞳科技提供的机器视觉的尺寸测量属于非接触式的测量，具有检测精度高、速度快、成本低、安装简便等优点。可以检测零件的各种尺寸，如长度、圆、角度、线弧等几何尺寸测量。
定位、引导
定位引导是使用机器视觉报告元件的位置和方向。需要进行引导的原因可能有多种。首先，机器视觉系统可以定位元件的位置和方向，将元件与规定的公差进行比较，以及确保元件处于正确的角度，以验证元件装配是否正确。接着，引导可用于将元件在2D或3D空间内的位置和方向报告给机器人或机器控制器，让机器人能够定位元件或机器，以便将元件对位。
