种带有集成镜头的视觉检测系统，包括小型相机、多轴向驱动装置和载物台；所述小型相机包括镜头固定杆、底座、固定座、俯视镜头和侧视镜头；所述俯视镜头安装于所述镜头固定杆的底端端部；所述侧视镜头安装于所述镜头固定杆的外侧面；所述镜头固定杆的中部卡插于所述底座，所述底座可旋转地安装于固定座的中部；所述多轴向驱动装置驱动所述固定座，带动所述镜头固定杆向下移动至下凹沟槽中，并带动所述镜头固定杆在下凹沟槽内前后左右移动；所述侧视镜头朝向待检侧面摄取图像；所述俯视镜头朝向待检底面摄取图像。侧视镜头和俯视镜头可在下凹沟槽内移动，可近距离地摄取待检侧面和待检底面的清晰图像。种带有集成镜头的视觉检测系统，用于获取发动机内部的下凹沟槽的待检侧面的和待检底面的缺陷成像，其特征在于，包括小型相机、多轴向驱动装置和用于放置待检测发动机的载物台； 所述小型相机包括镜头固定杆、底座、固定座、俯视镜头和侧视镜头； 所述固定座悬架于载物台的上方，所述多轴向驱动装置与固定座传动连接，所述多轴向驱动装置带动所述固定座上下、前后或左右移动； 所述底座的中部设有安装孔；所述镜头固定杆由上至下穿过安装孔卡插于所述底座；所述底座可旋转地安装于固定座的中部； 所述俯视镜头朝下地安装于所述镜头固定杆的底端；所述侧视镜头安装于所述镜头固定杆的外侧面； 作业时，所述多轴向驱动装置驱动所述固定座带动所述镜头固定杆向下移动至下凹沟槽后，带动所述镜头固定杆在下凹沟槽内前后左右移动，所述侧视镜头朝向待检侧面摄取图像，所述俯视镜头朝向待检底面摄取图像。        3.根据权利要求2所述的带有集成镜头的视觉检测系统，其特征在于，所述安装孔的底部设有卡槽，所述卡槽的两侧设有两个圆缺形凸出，两个所述圆缺形凸出中心对称地分布于所述卡槽的底部； 所述小型相机还包括固定环，所述固定环套设与所述镜头固定杆的中部；所述镜头固定杆为圆柱体,所述固定环的上端为圆环体，所述固定环的下端的边缘向外延伸外露形成与两个所述圆缺形凸出相应匹配的环体；所述固定环卡插于所述卡槽内，所述固定环的下端的外侧面抵于所述卡槽的内侧面。         4.根据权利要求2所述的带有集成镜头的视觉检测系统，其特征在于，所所述俯视镜头的景深范围为不小于30mm，所述下侧视镜头和上侧视镜头的景深范围均为3-30mm；所述俯视镜头、下侧视镜头和上侧视镜头的视场角均为120-150°；所述俯视镜头、下侧视镜头和上侧视镜头的像素值均为100-300万； 所述镜头固定杆2为合金硬管，所述镜头固定杆2的直径为5-8mm。         9.根据权利要求8所述的带有集成镜头的视觉检测系统，其特征在于，所述移动轨迹获取模块还包括平面光源； 所述平面光源安装于所述载物台的上方，所述平面光源环绕于所述平面摄像机的四周。

 　随着互联网技术的研究和发展，互联网应用在现代社会达到了顶峰。在互联网时代，创造了许多新的行业。这些行业近年来成为热点，被称为热门行业。几年间诞生了几十家市值过百亿的企业。 　　中国制造业在互联网行业一直是一些企业的探索方向，从智能工业1.0到智能工业4.0的步伐从未停止。它一直在不停歇地追赶欧美，但却面临着门类繁多的庞大工业制造业。高利润行业和大企业在这方面已经领先。中小企业一直在观望。原因大致分为两个方面： 　　一是一次性投入过大，企业不愿意投入。这些设备需要有专业技能和知识的人来操作。中小企业缺乏这样的人才，很难留住这样的人才。 　　二是廉价的劳动力成本一直是近几十年来外资制造企业在中国投资建厂的根本原因，中小企业也是如此。虽然劳动效率低，但经济成本也低。这也是中国制造业的基本现状。 　　2018年后，包括泰国、越南、印度在内的外资制造企业开始为自己的野蛮生长寻找新的土壤。因为有更便宜的劳动力成本。可以获得更高的利润，资本总会流向利润最高的地方。人口红利是中国近20年经济快速增长的根本原因，从工业品和产品来看，是世界上最大的制造业国家。在近20年的快速发展中，我们取得了辉煌的成就。这些经济成就与中国的经济结构和人口结构有着密不可分的因果关系。但是，随着我国人口老龄化和人口增长缓慢，这些原有的优势将不复存在。再加上互联网应用的发展，年轻人不愿意进入制造企业做砖瓦工。互联网为年轻人提供了更多的就业机会和创业机会。这也是时代发展的必然结果。年轻人正涌向所谓的风口行业。年轻人不愿意在制造业的第一线工作。工厂更依赖上一代70-80后的工人。但是这些人最终会随着人口老龄化而变老。再加上身体机能的下降，有些工作就不会得心应手了。如材料、质检等。这需要很强的体力和注意力。 　　随着工业4.0的推进，未来很多重复性高的工作将被人工智能取代。事实上，这些因素是推动智能工业4.0所必需的。很多中小企业也根据自己的情况。开始用智能机器人代替那些体力大的工作和那些需要集中注意力的工作。近年来，广受欢迎的机器视觉检测行业已广泛应用于工业产品的质量检测。高效准确的质检机器人逐渐取代人工质检。早期，机器视觉检测应用于航空航天、芯片制造、钟表、手机配件、汽车零部件、密封圈等高精度行业。 　　随着科研技术和制造业的发展，ccd图像、光学CCD等视觉检测设备的成本降低。他的应用会更加广泛，他的使用会在应用过程中有所突破。同时，他的分类和应用也更加规范。 　　那么现在机器视觉检测的主要类别有哪些呢？目前可分为安装载体、功能、检测技术三大类。 　　1.根据安装载体，可分为在线监测系统和离线检测系统。 　　2.根据检测功能，可分为定位、缺陷检测、计数/缺失检测和尺寸测量。 　　3.按照检测技术，通常分为立体视觉检测技术、光斑检测技术、尺寸测量技术、OCR技术等。 　　机器视觉检测在工业产品检测中的应用主要包括四个方面： 　　1.检测。包括颜色和缺陷检测、零件或部件的有无、目标位置和方向检测等。 　　2.身份证明。包括标准的一维码和二维码解码、光学字符识别（OCR）和光学字符验证（OCV）。 　　3.测量。包括尺寸和容量检测以及预设标记的测量，例如从孔位置到孔位置的距离。 　　4.机械手指南。输出空间坐标，引导机器人准确定位。 　　随着工业4.0的推进和机器视觉技术的不断完善和完善，能够实现的功能越来越多，应用领域也越来越广泛，将会给工业生产带来更多的优势。

　　工业制造企业为什么选择自动检测设备？在检测应用领域，机器视觉检测正在推动自动质检应用的普及。在传统工厂最终包装的整个过程中，通过人工检查筛选出不良品，保证最终传统工厂的质量稳定。但是，这些都需要大量的人力和空间来完成，质量的稳定性是由很多因素来体现的，包括质检员的经验、情绪、身体状况等因素。因此，机器视觉检测设备往往受到制造企业的青睐。一些对产品零部件精度要求较高的行业，如汽车制造、手机制造、手表制造等。已经率先使用机器视觉检测设备。 　　机器视觉检测的应用一般包括三维视觉检测技术、黑点检测技术、尺寸检测技术、OCR技术等。 　　机器视觉检测可以为产品缺陷、瑕疵、夹渣或凹痕等产品缺陷提供数据存储和比对，可以帮助企业及时发现生产环节中的问题，帮助企业优化生产环节，节约材料，提高次品的生产率。因此，机器视觉检测系统已经广泛应用于制造业的产品缺陷检测和尺寸检测。 　　那么厂家为什么选择自动化测试设备呢？近年来，国内机器视觉技术呈现出蓬勃发展的趋势。由于其检测精度高、速度快，避免了人工检测带来的主观和个体差异，因此在工业生产自动化检测行业中发挥着越来越重要的作用。随着我国制造业的升级和智能制造4.0的推进，制造业的发展趋势从初级制造向精细化制造转变，机器视觉自动检测的应用成为必然趋势。 　　此外，机器视觉检测系统已经逐渐渗透到人们服装、饮食、住房和交通的各个领域，比如我们衣服上的纽扣和拉链，以及我们手机驱动的汽车上大大小小的零件。所有这些都可能来自机器视觉检测设备的最终检查，并融入我们生活的方方面面。随着工业4.0云平台的建立，机器视觉检测系统将在工业制造中发挥更大的作用。它为社会和经济发展提供了新的动力。可以预见，随着机器视觉技术本身的改进和发展，它将在制造企业中得到越来越广泛的应用。

种流水线立体仓库及其使用方法，涉及仓库技术领域，包括仓库、上下料机、滚轮架、推料机、流水线、视觉检测系统和AGV运输车或堆料平台，所述仓库与上下料机的一端连接，所述上下料机的另一端与滚轮架连接，所述滚轮架的进料端设有推料机和流水线，所述滚轮架的出料端设有视觉检测系统并通过上下料机连接于AGV运输车或堆料平台。具有如下有益效果：(1)方便快捷的进行任意位置的取料。(2)空间利用灵活高效。(3)结构稳定可靠。种流水线立体仓库，其特征在于，包括仓库、上下料机、滚轮架、推料机、流水线、视觉检测系统和AGV运输车或堆料平台，所述仓库与上下料机的一端连接，所述上下料机的另一端与滚轮架连接，所述滚轮架的进料端设有推料机和流水线，所述滚轮架的出料端设有视觉检测系统并通过上下料机连接于AGV运输车或堆料平台。某        3.根据权利要求2所述的种流水线立体仓库，其特征在于，所述一号仓的长度为10米。 某        6.根据权利要求2所述的种流水线立体仓库，其特征在于，所述两个导轨同轴心并且平行分布。 某        9.根据权利要求2中任一项所述的

种碎料检测剔除装置及硅片检测分选设备，其中，碎料检测剔除装置包括：检测机构以及碎料剔除机构；检测机构包括：视觉检测相机、光源以及进料输送带，视觉检测相机位于光源的上方，二者之间形成检测工位，进料输送带经过检测工位；碎料剔除机构包括：剔料组件、收料盒以及出料输送带，剔料组件包括：剔料输送带以及与之传动连接的摆动结构，出料输送带位于剔料输送带的下游，摆动结构能够带动剔料输送带于出料输送带和收料盒之间进行往复运动。本实用新型通过视觉检测相机对硅片的外观及边缘进行视觉检测，分拣出存在裂痕或者边缘存在破损的硅片，并通过碎料剔除机构将不合格硅片分选至收料盒中，实现碎料硅片的预先剔除。种碎料检测剔除装置，其特征在于，所述碎料检测剔除装置包括：检测机构以及碎料剔除机构； 所述检测机构包括：视觉检测相机、光源以及进料输送带，所述视觉检测相机位于所述光源的上方，二者之间形成检测工位，所述进料输送带经过所述检测工位；所述检测机构还包括：多个位于所述检测工位处且分布于所述光源一侧或两侧的吹气嘴； 所述碎料剔除机构包括：剔料组件、收料盒以及出料输送带，所述剔料组件包括：剔料输送带以及摆动结构，所述摆动结构与所述剔料输送带传动连接，所述出料输送带位于所述剔料输送带的下游，所述摆动结构能够带动所述剔料输送带于所述出料输送带和收料盒之间进行往复运动。        6.根据权利要求5所述的碎料检测剔除装置，其特征在于，所述剔料输送带左右设置，任一侧的剔料输送带套装于安装于一支架两端的带轮上，两侧的支架靠近所述进料输送带的一端通过一转轴枢转连接。         7.根据权利要求6所述的碎料检测剔除装置，其特征在于，所述摆动结构包括：电机、连杆以及连接块，所述电机的输出端通过偏心轮与所述连杆的一端相连接，所述连杆的另一端经所述连接块与两个支架的底部相连接。 文章来源：互联网，倘若您发现本站有侵权或不当信息，请与本站联系，经本站核实后将尽快修正！

 　　自动化测试设备越来越多地应用于各种企业的生产中。然而，许多企业在使用过程中会遇到测试效率低的问题。事实上，影响自动视觉检测设备效果的因素有很多。下面整理了一些会影响目视检查设备检测效果的常见因素。 　　首先，让我们看看硬件对检测效率的影响 　　视觉检测设备包括一些重要部件，如镜头、摄像头、光源、图像采集卡、图像处理、数据传输和测量软件等。随着各部件性能的提高，机器视觉系统的能力也呈指数级增长。系统的复杂性取决于具体的应用要求。在选择好的组件时，我们不应该只考虑组件的性能是否能满足要求（如分辨率、帧率、测量算法等）。还要考虑系统的最终环境条件。例如，在工业领域，这些环境条件包括元件变化、振动、环境光、负载转移、定位、灰尘、油污、加工界面、温度、水、电磁辐射等。在极端条件下，有时需要给机器视觉部件增加保护措施。典型的例子，有些相机必须在相对干净的环境中使用。但是，一般来说，工业环境可以满足工业镜头的直接使用。 　　其次，视觉检测设备对环境的检测效率也很高 　　震动 　　大多数工业镜头都经过防振处理，机器人和跟踪电缆可以使相机无振动移动。锁定的连接器可以保护相机免受振动。耐久性PC和嵌入式计算机有很好的稳定保护机制。通过带金属接口的锁紧螺钉保护定焦镜头免受振动。滤镜在一定程度上保护了镜头。 　　背景光 　　日常滤镜可以在一定程度上避免环境光的影响，可以改变进入传感器的光线的信息含量。通过使用高亮度调制灯源，减少传感器和光圈的曝光时间，可以将环境光的影响降到最低。用红外等波长相机测量可以减少可见光的影响。 　　灰尘、污垢、水 　　很多摄像头可以达到IP65/67防护等级，保证防尘防水。灰尘、污垢、液体和蒸汽经常粘附在LED或镜头表面，影响成像。可以通过增加摄像头的增益、软件进行图像处理、调节LED的输出来调节。各种环境因素都会对成像产生影响，而这些影响将是致命的，因为图像是测量的重要参考。 　　最后，对提高视觉检测设备工作效率提出几点建议： 　　1.购买设备时尽量选择配置高点的设备，有助于机器的识别和检测效率； 　　2.根据厂家要求，尽可能将设备部署在无尘环境中； 　　3.避免潮湿和暴露的工作环境；       4.尽量避免振动的工作环境。

种视觉引导焊接方法及视觉引导焊接装置。视觉引导焊接方法通过视觉检测装置判断工件是否已施焊，并根据判断结果确定是否执行焊接操作。视觉引导焊接装置包括定位工装、视觉检测装置、施焊装置和驱动装置；视觉检测装置获取工位的图像并判断该工位上的工件是否已施焊，驱动装置接收并根据判断结果驱动施焊装置至工件位置处执行焊接操作或不驱动施焊装置。与现有技术相比，本发明通过利用视觉检测装置来实现焊件状态的判断，焊接位置的精准控制，实现效率和质量提升，降低售后投诉隐患。通过多组相机进行拍照并合成一张图像，将其与标准未施焊的图像进行色差对比分析，判断焊件是否需要施焊，有效避免二次焊接引起的过烧。种视觉引导焊接方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤c：视觉检测装置判断工件是否已施焊，若否，则执行步骤d；若是，则执行步骤e； 步骤d：将判断结果发送至驱动装置，所述驱动装置根据所述判断结果，将施焊装置驱动至工件位置处执行焊接操作； 步骤e：将判断结果发送至所述驱动装置，所述驱动装置根据所述判断结果不动作。        4.根据权利要求1所述的视觉引导焊接方法，其特征在于， 在所述步骤c中，所述视觉检测装置将工件的图像与预存的标准未施焊的工件图像进行色差对比分析，判断工件是否已施焊。 种视觉引导焊接装置，其特征在于，包括： 定位工装，其上设置有用于固定工件的工位； 视觉检测装置，其用于获取所述工位的图像并判断该工位上的工件是否已施焊； 施焊装置，其设置在驱动装置上；以及 驱动装置，其与所述视觉检测装置相连，所述驱动装置用于根据视觉检测装置的判断结果驱动所述施焊装置至工件位置处执行焊接操作或不驱动所述施焊装置。         9.根据权利要求8所述的视觉引导焊接装置，其特征在于，所述视觉检测装置还包括环形光源，所述环形光源用于照亮所述工位，所述图像获取装置设置在所述环形光源的几何中心。         10.根据权利要求6所述的视觉引导焊接装置，其特征在于，所述施焊装置包括焊枪、气缸、滑块、导轨、第一连接件、第二连接件和第三连接件； 所述第一连接件固定在所述驱动装置上，气缸的本体和所述导轨均固定在所述第一连接上并且所述导轨位于所述气缸的下方，气缸的活塞通过第二连接件连接滑块和第三连接件，所述滑块顶部设置有凹槽，所述滑块通过所述凹槽与所述导轨形成滑动连接，所述第三连接件连接焊枪，所述气缸的活塞伸缩带动所述焊枪往复运动。 文章来源：互联网，倘若您发现本站有侵权或不当信息，请与本站联系，经本站核实后将尽快修正！

种设备缺陷视觉检测方法及系统，建立标准图片模型并获得标准特征矩阵，对待检设备图片模型每个图片进行处理获得检测特征矩阵，优化图片处理算法，以逐级递减的方式对各层的图片大小进行选取并卷积，采取基于九宫格的均值过滤与中值过滤结合算法，将图片切分为九宫格，对中心图片采取均值过滤法计算中心图片中每个像素点周围像素的平均灰度，对其他图片采取中值过滤算法，提高了设备缺陷检测的准确率。某        2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立标准图片模型具体包括：标准的待检测设备放置于设备采集区域，所述标准的待检测设备为检验符合验收标准的设备，由多组高清摄像头分别采集设备的多个方向图片，采集的多个方向图片为正前方平视或正上方俯视的标准图片。         5.        7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述对待检设备图片模型每个图片进行处理获得经过处理的图片具体包括：对待检设备图片模型每个图片进行降噪处理，将每个图片分为九个区域进行分别处理，对所述九个区域的中心图片采取均值过滤算法计算，计算中心图片中每个像素点周围像素的平均灰度，并赋值给当前像素点，以循环遍历方式遍历中心图片所有的像素点；对所述九个区域的其他图片，采取中值过滤算法，将像素灰度值进行排序，取中值灰度值赋值给当前像素点，以循环遍历方式遍历其他图片所有的像素点，输出降噪处理后的待检设备降噪图片模型。 种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序执行权利要求1-4任一项所述的方法。 某

种基于视觉技术的红枣自动化筛选装置，包括机架、转动连接在机架上的两组传输组件，传输组件进料端设置有分散整形组件，传输组件上方设置有视觉检测组件，传输组件侧边设置有分拣组件，传输组件下方设置有除尘组件，视觉检测组件包括图像采集单元和图像处理单元，图像采集单元包括光源箱，光源箱两侧和顶部分别安装有CCD相机。本发明具有以下优点和效果：位于光源箱上侧的CCD相机可拍摄到多张红枣侧面的照片，可对红枣周向进行完全检测，检测精度高；位于光源箱两侧的CCD相机可对红枣两端进行拍摄，能精确的捕捉到红枣两端的图像，便于对红枣的黑头进行检测，准确率高。种基于视觉技术的红枣自动化筛选装置，其特征在于：机架(1)、转动连接在机架(1)上的两组传输组件(2)，所述传输组件(2)进料端设置有分散整形组件(3)，所述传输组件(2)上方设置有视觉检测组件(4)，所述传输组件(2)侧边设置有分拣组件(5)，所述传输组件(2)下方设置有除尘组件(6)； 所述传输组件(2)包括两组平行的链条(21)、与链条(21)啮合的链轮(22)、驱动链轮(22)转动的电机(102)，所述链轮(22)上设置有光电码盘，所述链条(21)的链轴上转动连接有若干传送辊(23)，所述机架(1)上固定有挡板(24)，所述挡板(24)上端位于传送辊(23)两侧； 所述分散整形组件(3)包括爬坡机(31)，所述爬坡机(31)下端设置有储料斗(32)，所述爬坡机(31)上端设置有分料斗(33)，所述分料斗(33)下方设置有两个V型槽(34)，所述V型槽(34)底部固定有直线振动电机(35)，所述V型槽(34)远离分料斗(33)一端位于传送辊(23)上方； 所述视觉检测组件(4)包括图像采集单元和图像处理单元，所述图像采集单元包括固定在链条(21)上方的光源箱(41)，所述光源箱(41)两侧和顶部分别安装有CCD相机(42)，所述挡板(24)与光源箱(41)相接处设置有开口(7)，所述图像处理单元包括电脑和电脑内置处理软件，所述电脑与CCD相机(42)和PLC控制器相连； 所述传送辊(23)与光源箱(41)相接处设置有除尘组件(6)，所述除尘组件(6)包括位于传送辊(23)下方的两条布气喷头(61)，所述布气喷头(61)位于传送辊(23)两端，所述布气喷头(61)通过连接管与高压气泵相连，所述布气喷头(61)向上吹气形成两个气幕，所述光源箱(41)上方设置有集尘罩，所述集尘罩与吸尘风机相连； 所述分拣组件(5)包括位于两组传输组件(2)之间的若干分拣通道(51)，所述分拣通道(51)包括两个进料口(52)、与两个进料口(52)下方相连的出料通道(53)，两个所述进料口(52)下端分别与两组传送辊(23)上端相接，所述传送辊(23)远离进料口(52)一端设置有喷嘴(54)、固定在喷嘴(54)上的电磁阀(55)，所述喷嘴(54)与高压气泵相连，所述电磁阀(55)与PLC控制器相连； 所述电脑将采集的图像处理结果传递给PLC控制器，PLC控制器根据处理结果控制喷嘴(54)的开关。种基于视觉技术的红枣自动化筛选装置，其特征在于：所述光源箱(41)包括沿送料方向依次设置的光源箱(41)一、光源箱(41)二，所述光源箱(41)一两侧设置有CCD相机(42)，所述光源箱(41)二上方设置有CCD相机(42)，所述光源箱(41)一与光源箱(41)二之间设置有分拣通道(51)。

种基于视觉的集装箱门锁杆变形检测方法，包括如下步骤：采集图像并标注；训练检测模型和分割模型；获取当前作业集装箱的箱门图像；图像检测裁剪；利用集装箱门锁杆分割模型对裁剪后的图像进行前景分割；对门锁杆二值图像进行连通域标记，然后对每个连通域分别提取骨架；对所有点的二次导数值的绝对值求和；特征值大于阈值，则判断该连通域对应的门锁杆存在变形，反之则该连通域对应的门锁杆正常。本发明利用视觉检测技术在集装箱装卸作业过程中自动对其门锁杆进行检测并返回结果。解决了现有基于人工的集装箱门锁杆检测的缺点且现有常规的视觉检测算法无法直接应用于门锁杆检测的问题。种基于视觉的集装箱门锁杆变形检测方法，包括如下步骤： S1、通过摄像头采集大量包含集装箱箱门的图像，对图像中的集装箱箱门和门锁杆轮廓进行标注； S2、利用获取的图像和标注数据训练集装箱箱门检测模型和集装箱门锁杆分割模型； S3、在集装箱装卸船作业过程中，通过摄像头获取当前作业集装箱的箱门图像； S4、利用集装箱箱门检测模型对当前作业图像进行检测，得到集装箱箱门框坐标；根据该坐标对当前作业图像进行裁剪，得到裁剪后只包含集装箱箱门的图像； S5、利用集装箱门锁杆分割模型对裁剪后的图像进行前景分割，得到门锁杆二值图像； S6、对门锁杆二值图像进行连通域标记，然后对每个连通域分别提取骨架，得到每个连通域的骨架线； S7、分别计算每个连通域骨架线的拟合曲线，得到该拟合曲线的五次方函数的表达式，根据该表达式计算拟合曲线的二次导数函数，根据该函数得到拟合曲线上每个点的二次导数值，对所有点的二次导数值的绝对值求和； S8、二次导数绝对值的和作为一根门锁杆连通域的特征值F，设定一个阈值TH，若特征值F>TH则判断该连通域对应的门锁杆存在变形，反之则该连通域对应的门锁杆正常。某        3.根据权利要求2所述的种基于视觉的集装箱门锁杆变形检测方法，其特征在于：所述步骤S3中过程中获取的图像必须包含完整的集装箱箱门，并采用距离传感器触发的方式来获取图像。 某        6.根据权利要求1所述的种基于视觉的集装箱门锁杆变形检测方法，其特征在于：所述步骤S8中将检测结果返回给作业系统，以便其根据检测结果进行后续操作和问题记录。