应用领域:合于曲面，表面凹凸，弧形表面检测，或金属、玻璃表面反光较强的物体表面检测。
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测 的目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格
3D视觉引导好不好
应用领域:合于曲面，表面凹凸，弧形表面检测，或金属、玻璃表面反光较强的物体表面检测。
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测 的目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能
观点二：
在各种缺陷检测的应用中，打光是个难点。如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，那么算法就太难做了。反之如果前期搞好打光，突出所要检测的特征，算法并不是困难的东西。
但是，注意这里有一个很严重的但是。我并不是说算法已经够好了，机器视觉和人类的差距还是非常巨大的！这里面差距就是智能。没错，智能相机距离智能两个字，还很远。主要体现在：对于非预期的缺陷的识别。
在当今社会中，随着计算机技术、AI人工智能等科学技术的兴起和发展以及深入的研究，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。该技术的出现极大地提高了生产操作的效率，避免了由于操作条件、主观判断等因素而影响检测结果的准确性，从而能够更好，更准确地检测表面缺陷，并更快地识别产品表面瑕疵缺陷。
产品表面缺陷的检测属于一种机器视觉技术，即使用计算机视觉来模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图像采集处理，计算以及终对特定对象的实际检测，控制和应用。产品表面缺陷检测是机器视觉检测的重要组成部分，其检测的准确性将直接影响产品的终质量。
2、有效“干扰”用户的视线，为用户提供有效选择的、某种可能的“引导”，支持用户试图去完成它们的目标和任务同时通过文献的研究发现，一般用户的视觉习惯为：（1）左上角优先，从左到右、从上到下的阅读习惯（古腾堡法则）；（2）字体对比：字体越大、越粗，表示这部分内容越重要；“用户在页面上的视线移动，并不是随机的。它是一种所有人类共有的、对于视觉刺激产生的、一系列的复杂的原始本能反应。”设计师可以通过有效的视觉手段，来吸引或分散用户的注意力。
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