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正当电子设备在人们的日常生活中变得日益重要，我们也发现越来越多的设备应用因为没有足够强大的视觉功能而失败，如在空中发生碰撞，机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，旨在赋予机器可媲美人类的视觉。随着研究人员应用专门的神经网络来帮助机器识别和理解现实世界的图像，机器视觉在过去几年取得了巨大的进步。如今的计算机在视觉识别上能够做到各种各样的事情，从识别网络上的猫到在诸多的照片中识别特定的面孔。
现如今，医i药生产已经实现了高度自动化，自动视觉检测系统，但一个环节的出错会直接影响到药品品质，甚至对病i人的生命安全造成影响，因此，在医i药产线末端通常都设有检测环节。传统的人工检测耗时耗力，还会增加企业运行成本，因此近几年来，越来越多的药企将机器视觉检测引入了检测环节，提高企业自动化水平的同时，还确保了高质量的药品的生产。机器视觉检测的应用不仅能帮助医i药企业降低人工检测成本，还能实现数据可追可查，确保产品质量，对提升企业信誉有着积极的作用。
电子电器行业的飞速发展，让消费者在追求高科技的同时，对产品性能和品质有了更多的关注。在国内，设备视觉检测技术主要应用于定位、检测、测量和识别四个主要方面。工件位置的不一致性是导致测量检测的一个关键要素。工业生产线上不论是在线检测还是离线检测，设备视觉检测系统在获取产品图片信息时需要确保产品所抵达的位置是同一个位置，否则会出现定位不准确，测量工具出现的位置就不准确，导致测量结果出现偏差，对于产品的合格性很难把控。
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第8年
