视觉筛选机的核心是通过光学系统获取被测物体的图像，结合算法分析实现快速、非接触式的质量筛选。以下是其关键技术的详细解析：

1.高精度光学系统设计

光学系统：消除透视误差，确保测量精度（尤其适用于微小零件）。

多光谱成像：结合可见光、红外等不同波段，检测表面或内部缺陷（如隐形裂纹）。

2.高速图像处理算法

机器视觉算法：

AI深度学习：适应复杂缺陷检测（纹理不规则、多类别缺陷）。

3.运动控制与同步

高精度传送系统：伺服电机或直线模组控制物体位置，确保成像稳定性。

触发同步：光电传感器或编码器触发相机抓拍，避免运动模糊。

4.3D检测技术

结构光/激光三角测量：获取物体三维形貌，检测高度、平面度等参数（如PCB焊点检测）。

双目立体视觉：通过多视角成像重建3D模型。

5.系统集成与稳定性

抗干扰设计：防振动、温度补偿、抗环境光干扰（如工业遮光罩）。

自动化校准：定期标定相机和光源，避免长期使用导致的精度漂移。