雖然現在已經是電子資訊時代，手機、電腦、ipad、等電子產品不斷更新迭代，充斥著我們的眼球，但是紙張作為文字的載體之一，仍然屬於我們生活的一部分，有著廣泛的市場。但是在紙張生產過程中，由於照明系統、紙機故障、人工操作不當、紙漿不均勻等原因，會造成紙張存在大量塵埃、斑點、條痕、皺褶、空洞及破邊等外觀缺陷，給紙張的生產造成巨大損失，也促使了當代視覺檢測領域的革新，因此，國辰機器人所自主研發的視覺缺陷檢測系統應運而生。

基於機器視覺檢測技術的紙張表面缺陷檢測的幾種方法：

1、閾值法是比較常見的紙張缺陷檢測方法。當紙張出現缺陷時，缺陷部分及其邊緣的對比度比周圍正常紙張的對比度有明顯的提高，對比度的提高量與紙張缺陷的型別有直接的關係，我們可以根據這種關係，透過對比度的提高量是否超過預設閾值來判斷紙張缺陷的型別。

2、基於統計處理的紙病檢測，利用紙張纖維結構的統計特性，可以得出紙張影象隨機訊號所滿足的統計規律，用統計的方法來檢測各種紙病。

3、形態學方法也是紙病檢測中常用的方法，其基本方法是用形態學描述被測區域的形狀，並預測和快速處理如過濾、細化、修飾等，把紙張影象的形態特徵為研究物件，設計一整套演算法來描述紙病的基本特徵和基本結構。

4、光學機器視覺智慧檢測是以影象處理理論為核心，以數字影象處理、模式識別、計算機技術為基礎的資訊處理科學的重要分支，廣泛應用於各種無損檢測技術中。光學機器視覺智慧檢測的基本原理是：一定的光源照在待測金屬表面上，利用高速CCD攝像機獲得連鑄板坯表面影象，透過影象處理提取影象特徵向量，透過分類器對錶面缺陷進行檢測與分類。

機器視覺是研究利用仿生學的原理，用計算機的高效能計算能力、處理能力來模擬生物宏觀視覺功能、抽象能力、判斷功能，從而完成對被測物體的識別判斷。機這是人工視覺檢測手段無法實現的。機器視覺檢測作為一種新興的自動化檢測技術，其市場推廣是達成社會共識的基礎。國辰機器人將會進一步抓住這一機遇，帶來更優的產品，為更多行業賦能。