随着机器视觉的快速发展，单相机或多相机通常用于在工业或生产环境中自动检查和分析对象。然后使用获得的数据控制过程或生产活动。
     例如，在装配线的典型应用中，在操作部件后，触发相机以捕获和处理图像。您可以编程相机，以检查目标对象的位置、颜色、大小或形状，或物体是否存在。
     它还可以查看和解密标准或二维矩阵条形码，或读取字符。
     检查产品后，通常会产生一个信号来确定如何处理它。零件可能被拒绝进入容器或分支输送机，或通过更多的装配操作。系统跟踪检查结果。与简单的传感器相比，机器视觉系统通常可以提供更多关于对象的信息。机器视觉的典型应用包括：质量保证、机器人/机器指导、测试和校准、实时过程控制、数据采集、机器监控、排序/计数。
     许多制造商使用自动机器视觉而不是手动检查员，因为它更适合重复的检查任务。它更快。更客观，可以连续工作。
     机器视觉系统每分钟可检测数百甚至数千个零件，并提供比手动检查员更一致、更可靠的检测结果。

     通过减少缺陷.增加产量，机器视觉系统可以帮助制造商跟踪产品.组件，提高合规性，从而节约成本，提高盈利能力。
     机器视觉检测中常见的问题是什么？
     1.光源和成像：机器视觉中的高质量成像是第一步。由于不同材料的表面反射、折射等问题会影响被测物体特性的提取，因此光源和成像可以说是机器视觉检测的第一个难点。例如，现在玻璃。反射表面的划痕检测等，往往存在不同缺陷的集成成像。
     2.重噪声中低对比度图像的特征提取：在重噪声环境中，往往难以识别真假缺陷，这也是为什么许多场景总是存在一定的误检率，但通过成像和边缘特征提取的快速发展取得了各种突破。
     3.识别非预期缺陷：在应用程序中，通常会给出一些特定的缺陷模式，并使用机器视觉来识别它们是否发生了。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为以前没有发生过，或者发生的模式太多样化，错过了检查。如果是人，虽然他没有被要求在操作过程文件中检测到这一缺陷，但他会注意到抓住它的机会很大，而机器视觉的智慧仍然很难突破。
     4.嵌入式解决方案发展迅速，智能相机性能和成本优势突出，嵌入式PC将越来越强大。模块化通用软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员的技术要求，缩短开发周期。

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