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    视觉检测设备机取代手动检查是必然的发展趋势，需求变得越来越多样化。原先只在生产线上，现在，在制造，医疗，电子和五金等各个领域都有各种应用。例如，一家著名的国内电子商务公司使用3D检测包装尺寸并匹配总参数以进行内部跟踪。

    一、2D到3D：该行业基本上是三维组件，而二维成像毕竟是三维空间中实际情况的一种病理数据收集。因此，围绕3D的各种检测，测量，机器人指导和其他项目层出不穷。这类似于计算机视觉的情况。有太多的公司使用结构光，ToF，双目和其他技术。

    二、系统的实施受到各种因素的极大限制：如果您问我什么是视觉检测设备机视觉检测项目中最重要的事情，我肯定会说我可以得到高质量的图片，而仅仅为了得到这样的图像图片，您需要考虑太多，光源，镜头选择，传感器选择，速度注意事项，安装布局，自动化集成，环境因素注意事项，工件状态变化等，哪一部分出了问题都会影响您的图像质量，如果图像质量不够好，无论算法多么强大，而且由于生产线有良率和节拍要求，如果整个视觉检测系统不够快速可靠，那么您的错误检测率将非常高。这是无数制造商要面对的问题。例如，我需要检测到铝制外壳的特定区域中有多个孔。当供应商提供给您的一批产品的外表面颜色与另一批产品不同或不均匀时，等待你的必然是停机并重新设置参数并重新验证产品。这几乎不可避免地会百分之百发生的事情。

    三、算法不如硬件开发快：这是我的感觉，我认为这是当前的主要瓶颈。从系统角度来看，视觉检测设备机硬件正在向移动嵌入式方向发展，而当前的软件智能还远远不够。深度学习神经网络在计算机视觉领域很流行，目前在机器视觉领域几乎没有成功的应用。ViDi是其中之一，Fanuc/首选网络是其中之一，Google的机器人抓取是其中之一。这是相对简单的。当目标对象是可变的，特征复杂且样本数量不足时，您根本没有机会使用深度学习，您仍然必须返回传统的旧道路，然后再考虑严格的要求实时而言，机器视觉尤其需要一种新的智能方法，该方法通常用于大多数应用领域，无论是创新，改进还是综合。

    四、详细处理特定问题：u9彩票视觉检测设备机机器视觉仍与特定应用领域密切相关。每个应用程序都需要选择专用的硬件和软件来匹配它，并且它需要特殊的设计，因此没有一种解决方案可以应用于所有检测。

    五、视觉检测设备机公司：在我国有很多综合代理商，而领先的技术也太少了。有自主研发能力的公司在少数，例如瑞科智能，瑞智光电。最近，有一个古老的大海康卫院用于视频监控，它也可以进行机器视觉。您可以在国外学习Cognex和Keyence。还有就是，没有公司会做一个机器视觉系统的所有东西，核心是算法和整个硬件的集成。有专门的做镜头的公司，专门的做光源的公司和专门的做支架公司。没有哪家公司会自己做全部的。

    六、谈一谈机器视觉和计算机视觉。尽管它们都处理图像数据，但是它们有很大不同。一种是面向系统级别的面向应用程序，另一种则侧重于算法。该算法是一半理论和一半应用程序的结合。但这并不是没有关系的。例如，在AR在工业制造中的应用中，您无法确定要对哪种技术进行分类。

    视觉检测设备机在研发制造过程中，经历了许多困难和各种问题，目前还算是不错了，应用到各行各业中，对许多企业都产生了实质性的好处，节省了很多成本，产品质量得到了极大的保障。同时，任重道远，未来视觉检测设备机厂家还需加倍努力，为更多企业带来更好的设备。