有无检测，是指确认数量或工件上的部件及加工等“有无”的检测。有无检测中包含了各种内容，例如下列各项。

有无检测是进货发货时及生产线上的常规检测，近年来，伴随着工厂自动化（FA）的进程，视觉系统及视觉系统技术正在不断被积极导入。在此，我们将从视觉系统及视觉系统的运用优势入手，介绍采用视觉系统的有无检测的基本原理，以及具体案例。

长久以来，有无检测都必须依靠人类肉眼的“目视检测”来完成，检测人员的身体情况、经验、室内亮度、时间段等因素，都会导致漏检的风险。为了杜绝此类人为错误，实现作业高效化，视觉系统技术正在被不断导入检测现场。

目视检测可能会因个人差导致精度波动及漏检的发生，而全数检测又会耗费大量的时间和人力。为了替代人眼进行工件的识别及判断，视觉系统被导入了。近年来，高像素、高速传输的全彩相机进入市场，视觉系统技术也实现了飞跃性的发展，在汽车、食品、医药品、电子设备、日用品等各类现场普及，成为了工厂自动化中不可或缺的技术。

目视检测必须在各工序配备检测人员，对复杂产品必须实施离线检测，耗费时间。但近年来，随着视觉系统传输速度、处理速度高速化进程的推进，在线上也能切实实施有无检测。这一进步，在实现作业高效化的同时，带来了人工费大幅削减等效果。

过去，黑白相机难以辨别白色和黄色这种对比度较低的对象。但彩色相机则能实现稳定检测，对于诸如有无涂抹润滑脂这种难以通过目视辨别的情况，也能实现正确检测。此外，基恩士还推出了诸如2100万像素的高像素数型视觉系统，借助各类滤波器等预处理技术的发展，对于极小零件的个数等，也能进行正确计数。

在采用视觉系统的有无检测中，“二值化处理”和“斑点分析”视觉系统成为了基础技术。下面将就256灰度级黑白相机拍摄的数据，对二值化处理及斑点分析进行说明。

CCD（像素）和视觉系统基础

黑白相机以256灰度级的浓淡表现图像，二值化处理则将通过浓淡表现的图像，转换为白与黑的2灰度级。确定某阈值，根据该阈值实施置换处理，超出该阈值则显示为白色，低于阈值则显示为黑色。

如下不清晰的目标物，也能借由二值化处理变得清晰，便于抽取，实现快速正确的判定。

原图像(照明亮度低)

二值化图像

分析通过二值化处理简化辨别后的图像之常规方法就是“斑点分析”。斑点（Blob）是“小块”的意思，在有无检测中，代表浓度相同的像素的集合体。例如，假设二值化处理后，出现了2块白色部分（目标物/斑点）。对该白色部分数量进行计数的技术，就是有无检测的基本方法。

例如，对如下图像施加二值化处理，将根据面积基准对白色图像的斑块进行计数。这也是斑点分析技术之一。

在斑点分析中，除了数量计数外，还能够获取其他各类信息。

除了二值化处理＋斑点分析外，还有其他检测数量、缺货的方法。下面介绍相关方法。

这是一种对计数对象工件实施主控注册，检测搜索范围内类似工件的检测方法。

这是一种用彩色相机拍摄图像，将目标物色相、饱和度、明亮度的3值数值化，实施颜色辨别的方法。通过颜色差分进行判断，可实现更正确的判定。

采用视觉系统的有无检测，被运用于各类场合。下面进行部分用途的介绍。

有无检测最基础的用途，就是计数。在生产线上，也能对饮料塑料瓶、医药品安瓿的瓶数等进行正确计数，可广泛用于食品、药品等对安全性要求较高的行业。

有无检测不光可以进行“有”“无”的判定。例如汽车行业中，在判定驱动轴球节及轴承部润滑脂涂抹情况时，也能够利用视觉系统技术。

检测画面

导入图像检测后，不仅能进行瓶数计数，还能辨别工件种类。该功能也被运用于出厂前的最终检测（瓶数、品种辨别、有无等）。