可操作性好首要要求检测设备的使用操作要具有简练、便利并易于了解的特色。比方体系有友爱的人机交互界面、杰出的导向性操作规划等。

　　其他配套设备指的是除了检测体系以外的设备，如传输操控渠道、缺点处理设备(除掉、报警、符号等)。对配套设备的要求是有必要运转安稳、信号呼应及时、敏捷。《灰纸板》

　　机器视觉印刷质量检测是一种模仿人工检测办法和判别逻辑，但一起又具有更高检测精度和更好一致性的自动化检测办法。

　　机器视觉，简而言之便是使用机器替代人工进行方针辨认、判别与丈量。它是现代光学、电子学、软件工程、信号处理与体系操控技能等多学科的穿插与交融。

　　如同人眼看运动物体相同，当物体运动的足够快时，人眼就不能再明晰的观察到物体的悉数。机器视觉检测体系的“眼睛”-摄像机也有一个拍照速度上限，即相机主频。当被摄物的运转速度超出了摄像机的主频上限时，摄像机就不能取得明晰、完好的图画，检测就不能正常地继续下去。摄像机主频越高，收集速度也就越快，检测才干坚持高效进行。因而，是否采用了足够高主频的摄像机也是点评一个成像体系是否高品质的要害因素。

　　数字图画的最小计量单位是像素(pixel)，它本身并不代表被摄物实践的尺度巨细。

　　被摄物实践尺度巨细与像素之间的相关是经过一个叫做分辨力的物理量来完结的。分辨力指的是每单位像素代表的实践物体尺度。分辨力数值越小，图画的精密程度就越高，检测体系可以发现的缺点尺度就越小，检测精度就越高。

　　成像体系被称为视觉检测设备的“眼睛”，因而“眼睛”辨认才能的好坏是点评成像体系的最要害目标。一般，成像体系的点评目标首要体现在三个方面：

　　根据图画办法进行的检测，所可以根据的最原始也是仅有的材料便是所采到的图画上的色彩(或许亮度)改变，除此之外，没有其他材料可供参考。所以，一个高品质的成像体系首要应该是一个能充沛体现被检测物外表色彩改变的成像体系。因而除了挑选具有高明晰度的相机与镜头之外，用以营建成像环境的光照规划也显得非常重要，有时候乃至会出现为特别缺点专门规划的光照体系。咱们常常所说的100%质量检测体系，实践上指的是在可以充沛体现各种缺点的图画中的100%全检。

　　除此之外，印刷检测设备还有必要有一套安稳的机械传输操控渠道，关于安装在印刷机上的在线检测体系而言，传输渠道便是印刷机;而关于离线检测体系，则需求独自装备传输渠道，如复卷机、单张传输渠道等。

　　印刷缺点检测首要依托图画比对的办法进行。如图2所示，上部图画是经过相机收集到的实时图画，而下部图画为事前收集并存储下来的规范图画。检测时，首要将两幅图画经过定位等办法使其重合，然后进行逐点(逐像素)比照色彩(或亮度差异)。当他们之间的差异超出事前设定的规模时即判为缺点。

　　光学收集设备：由工业摄像机、光源及配套图画收集卡等硬件组成。首要作用是获取经过收集方位的标签的数字图画，为后续的剖析与处理供给资料，相当于人工检测的眼睛。

　　判别辨认：由工业操控计算机及植入的图画处理与剖析软件、操控软件构成。是视觉检测的中心部分，终究构成缺点的判别并能向后续执行机构宣布指令。

　　自动操控：终究将检测体系的成果变换成具体操作的硬件，比方常见的声光报警器、废品除掉设备或作符号的设备(如喷墨机、贴标机等)。

　　图画处理与剖析算法在整个检测体系中相当于人工检测时人脑的判别思想，因为机器视觉是一个实践性很强的学科，点评一个算法的好坏更多的是依赖于实践使用的验证而非调查算法中是否采用了比较先进或深邃杂乱的理论。因而一个可以充沛模仿人脑判别进程与办法而且安稳、高效的图画处理与剖析算法才是咱们需求的，也便是所谓的老练的处理与剖析算法。因而，在规划处理算法时，需求充沛剖析人的判别进程，并将其转换成计算机的言语。