膜材检测的色度：当挑选二种光源的情况下，一般的挑选是挑选更亮的那一个。当光源不足亮时，很有可能有三种不太好的状况会发生。，照相机的频率稳定度不足；因为光源的色度不足，图象的饱和度必定不足，在图象上发生噪音的概率也随后扩大。次之，膜材检测光源的色度不足，膜材检测，必定要增加焦距，进而减少了景深效果。此外，当光源的色度不足的情况下，太阳光等任意光系统对的影响会较大。另一个检测好光源的方式是看光源是不是对构件的部位敏感性少。当光源置放在监控摄像头视线的不一样地区或不一样视角时，結果图象应当不容易随着转变。专一性较强的光源，扩大了对高亮度地区的全反射产生的概率，这不利后边的svm算法。好的光源必须可以使你需要找寻的特点十分明显，除开是监控摄像头可以拍攝到构件外，好的光源应当可以造成较大的饱和度、色度充足且对构件的部位转变不比较敏感。
膜材检测实现手机外观缺陷全自动检测
手机外观缺陷检测一直是业界的难题，需要检测的缺陷种类繁多且变化多端，主要缺陷包括手机外壳上出现的污点、划痕、边缘缺失、裂纹、水迹水印、气泡、手指纹、异物、油墨、异分等问题。目前，手机整机外观全检基本上处于全人工肉眼检测的状态。由于手机整机的精密工业检测需求，使得传统机器视觉系统难以通过编程来解决以上这些缺陷检测问题。手机整机外观检测涉及曲面以及复杂纹理图像中细微划痕的检测需求，只能通过人工肉眼二次复检来完成，膜材检测订做，进而增加了额外成本。
总体而言，中国膜材检测市场起步较晚，行业集中度较高，膜材检测厂家，整个中国的膜材检测市场相较成熟的自动化产品应用水平偏低，真正的应用还很少，市场远未饱和。目前国内膜材检测整个行业普遍面临的挑战主要有几点：一是国内企业做集成代理的多，没有一家能做出一个机器视觉系统所需的东西。?膜材检测产业链大体可以分为元器件厂商、系统开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。高水平元器件主要被国外公司掌控，国内机器视觉企业目前主要为国外产品代理商和系统二次开发商，膜材检测工厂，我国真正的底层开发商和高水平元器件厂商较少；二是算法和软件问题。膜材检测上的算法发展远远没有硬件发展的快，对应软件的使用存在易用性差，使用门槛高等问题；三是膜材检测的应用需要结合实际选择配套的硬件和软件，因此需要布局新的机器视觉系统的企业在成本和时间上花费很大，这也为机器视觉技术在中小企业的铺开造成了困难。
