充电器一般上面会有很多的说明信息，如充电电压、输出电压、电流、生产地、批号、厂家等信息。一般这些信息都是丝印的，丝印就会经常出现丝印不良，如偏移、浓淡墨、缺字缺划、有尘、气泡等等。对于本文中提及的应用，还算是比较好的情况。因为充电器的印刷面是平的，产品本身也是光滑白色的。另外有些产品会印在弧面上，产品表面可能也是磨砂面的，颜色也不一定是白色的，可能是黑色、灰色等，那样处理起来就麻烦了。

机器视觉光源：

可以尝试使用同轴光源、圆顶无影光源、环形光源等。另外白色的产品可以尝试一下紫外光源，可能会有好的效果出现。

工业相机：

因为需要检测丝印外观不良，因此分辨率肯定是要高的。这样才能检测到一些细节。不计成本时尽量使用高分辨率的工业相机。

工业镜头：

尽量考虑使用高品质的工业镜头，如双侧远心镜头之类的，分辨率也需要使用高清型的。

图像处理算法：

主要考虑黄金模板匹配的方法来实现。因为这类产品主要的检测方案就是黄金模板匹配。创建一个或一组标准的模板去比较。对于NI VISION来讲，做黄金模板匹配，首先需要能定位准确，如果定位不准，非常容易误判。

机器视觉项目实现难度：

项目虽然比较难搞，但是对于此项目，还是有实行的可能的。软件上面，建议考虑使用HALCON或者是VISIONPRO之类的算法比较强一些的库函数进行处理。