近日，珠海检测院申请的“一种机器视觉自动扶梯缺陷识别监测系统”获得国家知识产权局颁发的实用新型专利证书。该专利提供一种现场在线实时监测自动扶梯周围环境、扶梯运行状态、梯级踏面变形、梯级围裙板缝隙、链轮磨损及偏斜缺陷智能监测系统。填补行业检测方法，增加了监测方式，实现了对自动扶梯梯级的应检尽检。
自动扶梯是带有循环运行梯级，用于向上或向下倾斜输送乘客的固定电力驱动设备。其主要部件有梯级、牵引链条及链轮、导轨系统、主传动系统(包括电动机、减速装置、制动器及中间传动环节等)、驱动主轴、梯路张紧装置、扶手系统、梳板、扶梯骨架和电气系统等。梯级在乘客入口处作水平运动(方便乘客登梯)，以后逐渐形成阶梯;在接近出口处阶梯逐渐消失，梯级再度作水平运动。这些运动都是由梯级主轮、辅轮分别沿不同的梯级导轨行走来实现的。
缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用先进的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。当前，国内外很多软件企业开发了不少该类检测软件，该系统可根据设定的技术指标要求自动进行检测，并对有缺陷部位进行标识，还可以根据需要自动分拣、剔除。缺陷检测系统应用最多的有金属表面、玻璃表面、纸张表面、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品。
为了满足实际生产的需要，表面缺陷检测系统具有以下适用功能：
自动完成工件与相机获取图像同步;自动检测产品表面斑点、凹坑、铜点、划伤等缺陷;可根据需要对缺陷类型学习并进行命名;可根据需要选择需要检测的缺陷类型;可根据需要自主设定缺陷大小;对不良位置进行定位，可控制贴标设备会打印设备进行标识;对不良品图像进行自动存储，可进行历史查询;自动统计(良品、不良品、总数等);异常时提供声、光报警，并可控制设备停机;系统有自学习功能，且学习过程操作简单。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时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。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头(定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、 相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。