机器视觉检测技术主要借助于机器视觉系统，用该系统实现人眼睛的检测功能 。该系统涉及的技术主要包括 ：光学技术、电子技术、图像处理技术、机械自动化技术及计算机控制技术等。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在大批量工业生产过程中 ，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高 ，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度 。
我司开发的机器视觉检测系统已应用于医用铝塑盖的检测生产线中。医用铝塑盖广泛应用于抗生素粉针剂 、输液制剂、冻干剂及口服液制剂的瓶口封装 。目前这种瓶盖质量检测方法为大多数为人工检出 ，这种方法效率低 、漏检率高，检测人员容易产生视觉疲劳，从而影响检测效果，影响产品质量。
目前已有基于机器视觉的检测方法及装置 ，一般采用三至四个工业摄像机对铝塑盖侧面进行图像采样 ，然后进一步采用模板匹配算法等实现缺陷的检测 ，存在系统复杂成本高的问题；另一方面 ，采用多个摄像头采集数据 ，存在不同摄像头采集数据差异 ，需要对多个摄像头图像进行模板训练及匹配，模板训练较为复杂 ，使用较为繁琐；一般三至四个摄像头均是以一定角度进行拍摄三至四副侧面图像，直接采用采集的图像进行模板训练和缺陷识别，不利于一些缺陷特征的提取和识别，从而造成漏检和错检。
为克服目前已有方法及装置存在的缺点，我司开发了一种基于单目机器视觉的铝塑盖质量的高效检测技术及装置，并已申请相关专利
装置原理：
通过在流水线上安装光电传感器 ，检测到有铝塑盖通过后 ，在检测区域延时触发工业相机摄像 ，检测区域设计有一种复杂光学装置 ，对瓶盖四周照明，采用特殊技术手段成像与变换 ，用模板匹配算法进行缺陷检测，最后通过安装于生产线上的不良品剔除装置，剔除不合格品，克服了现有系统存在的缺点 。
