实例的任务是实现槟榔检测，主要用于统计数量。由于样品外观的特殊性，如果能实现自动化品质检测，将大大的提高生产效率，不过目前能实现的难度相对比较大。
   但是随着视觉检测技术的提高，在槟榔统计数量的检测系统中，综合采用图像分析、计算机和自动控制等多种技术，对生产中遇到的样品进行检测和处理，是较新的确认制造检测方法。

   视觉光源
   根据应用的具体情况，需要确定相机拍图范围，然后再选择视觉光源。可以考虑使用四面无影光源、环形光源、圆顶光源等。槟榔样品通常都是黑色的，为了使背景和目标物体有最大的对比度，需要将背景表现为白色，然后槟榔表现为黑色。应用中使用的光源最好是能将槟榔引脚的阴影去掉，这样对于检测数量可能会有帮助。
   工业相机
   根据拍图视野大小，可以选择30万像素以上的CCD相机进行拍摄。因为槟榔这种东西，一般会在传送带上运动，视觉检测也只能在传送带的基础上使用。所以只能考虑使用CCD相机或全局快门的CMOS相机。视野越大，则要求的分辨率越高。
   工业镜头
   根据检测要求，可以使用常规的FA镜头，根据视野大小，可以考虑使用50mm~5mm的CCTV镜头。
   根据最终的应用要求以及成本控制，先进行打光测试，在完成检测要求的情况下确定最后的硬件选型。
   算法分析
   实例中运用机器视觉采集槟榔样品图片，图像分析算法提取槟榔的纹理的特征，以槟榔的纹理二阶矩、对比度、相关性为特征参数，建立槟榔的分类模型，进行结果数据判断。由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。

   纹理特征不是基于像素点的特征点，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。由于槟榔外观的特殊性，纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，使用这方法很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别，导致局部的偏差而无法匹配成功。
   可以使用粒子分析进行处理，不过这种方法，只能应用于每个槟榔都是独立分开的情况下。如果有连接在一起的，则需要首先做一个分水岭分割，将连接在一起的槟榔产品进行图像分割，再进行特征提取，进行数据统计。