在这些年来，机器视觉检测市场剧烈竞争，有好几个厂家纷纷降低成本、努力提高产品质量、想方设法的树立品牌形象、加油提高企业竞争。

现在的机器视觉检测技术是机器代替人眼来做测量和判断，国内外已将此技术成功地运用到众多产品的质量检测上。与人工视觉检测相比较，机器视觉具有自动化程度高、识别能力强、测量精度高等优点，具有广泛的应用前景。随着图像处理技术的日趋*、计算机硬件成本的下降及计算机处理速度的提高，在食品及农产品品质自动检测和分级领域应用机器视觉已变得越来越具有吸引力。 
方便面生产线上依外观挑选出的不良品主要有破损、油炸过度或不足、大花、并条、堆积等，其中80%以 上为破损面块。本文以方形面块为例进行在线快速破损检测。因为面块边缘不平整且常有一些毛刺，常规的视觉识别方法难以进行判断。本文利用“削切处理”除去 毛刺，得到面块的真边界，然后利用面块与外接矩形的面积比判断缺损与否，实验表明该方法识别率高，速度快，适合在线检测。
图像的获取采用触发抓拍的方式，检测元件分辨率为4000 x 3000，1200万像素。当传送带上有面块过来时，信号强度发生变化，输出一个脉冲信号来控制相机抓拍图像。
我们要知道采集后的图像首先要经过预处理，预处理包括滤噪、图像分割、去边缘毛刺等，以便于后续的形状判断工作。就要快速中值滤波方法去除噪声。既有效抑制图像中的噪声，又保护图像的轮廓边界不使其变模糊。现在的算法处理速度快，也能满足在线检测的要求。
经过我们的瑞视特公司机器视觉认真的检测，我们会保证质量是很不错的