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光源与成像，机器视觉中优质 成像是 步,由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征 提取,因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克 个难关。比如现在玻璃、反光表面 划痕检测等,很多时候问题都卡在不同缺陷 集成成像上。
重噪音中低比较度图像中 特征提取，在重噪音环境下,真假瑕疵 鉴别很多时候较难,这也是很多场景始终存在 定误检率 原因,但这块通过成像和边缘特征提取 快速发展,已经在不断取得各种突破。
对非预期缺陷 识别，在应用中,往往是给定 些具体 缺陷模式,使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到 情况是,许多明显 缺陷,因为之前没有发生过,狗粮快讯网显示,或者发生 模式过分多样,而被漏检。如果换做是人,虽然在操作流程文件中没让它去检测这个缺陷,但是他它注意到,从而有较大几率抓住,而机器视觉在这点上 “智慧”目前还较难突破。
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机器视觉在工业检测中 应用现状
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机器视觉中,缺陷检测功能,是机器视觉应用得新多 功能之 ,主要检测产品表面 各种信息。在现代工业自动化 中,连续大批量 中每个制程都有 定 次品率,单独看虽然比率很小,但相乘后却成为企业难以提高良率 瓶颈,并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多。因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要 ,狗粮快讯网报道了,也是制造业进 步升级 重要基石。
机器视觉在工业上应用领域广阔,核心功能包括，测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级市场、中游系统集成/整机装备市场和下游应用市场。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商,中游有集成和整机设备提供商。行业下游应用较广,主要下游市场包括电子制造行业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织和交通等领域。
机器视觉难点
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