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近年来，机器视觉检测技术已经有了很大发展，工业视觉检测设备，现在在很多情况下能与人们的解读能力相媲美。使用复杂的自学视觉算法，当前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理影像。如果提供内建附加信息的图片库，智能软件可自学在哪里发现错误，而无需任何人编写任何一行程序代码。这些附加信息可以指出哪些产品是好的，哪些是坏的，或显示缺陷位于何处，且即使是改变设计的产品也能被快速辨识，在任何情况下，机器视觉都可以匹敌甚至超越我们眼睛和大脑的视觉检测能力。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率。机器视觉检测凭借它自动化、客观、非接触和的特点已经完代替人工来检测这些单一、重复性的程序。机器视觉检测系统与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉检测强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测的方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。视觉检测的优势，非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。
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第9年
