下午好各位，我是智能视觉一线信息分享者。今天在这里，还是想和大家分享一下我们的智能视觉案例。本次分享的案例为：pu轮检测。
该项目因为需要检测的子项目过多，所以我在此展示一项就可以了，篇幅所限，还请理解。
那么，进入正题，上图！

这就是本次实验所用到的产品，PU轮。
名称：PU轮
形状：圆形
大小：直径48~200mm
材质：橡胶
特性：低反光
需求：检测PU轮中是否有出现气泡
在面对该样品时，通过我们的工程师反复打光实验，最后决定选用白色环形光源拍摄，可将工件表面均匀的打亮，有利于软件进行算法处理。

以上是我们的打光场景，而在进行打光后，我们就开始进入算法阶段了，我们的工程师决定使用形状匹配算法对电感进行形状匹配；然后使用斑点分析算法对表面缺陷进行分析；再使用条件分支算法对检测的数据进行判断；最后使用数值显示算法将读取到的结果显示出来。

这就是我们的检测结果，使用如上的处理方法就可以精准识别出产品中的气泡，并标注出来，时间也限制在了55ms以内。
本次的分享就到此结束，也希望更多的朋友加入到里面来，一起学习一起进步。