在人眼视觉中，图像是为人眼所见并欣赏的，因此图像通常需要做到清晰、细致、色彩丰富且美观。而在机器视觉检测中，图像则需提供足够的信息，例如边缘、形状、大小等，用于算法读取并理解。人眼视觉和机器视觉并无孰优孰劣之分，因为两者服务于不同的目的和应用。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。在一套完整的机器视觉系统中，照明系
智能视觉检测
在人眼视觉中，图像是为人眼所见并欣赏的，因此图像通常需要做到清晰、细致、色彩丰富且美观。而在机器视觉检测中，图像则需提供足够的信息，例如边缘、形状、大小等，用于算法读取并理解。人眼视觉和机器视觉并无孰优孰劣之分，因为两者服务于不同的目的和应用。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。
在一套完整的机器视觉系统中，照明系统是极其重要的一部分。如何选择光源方案，将直接影响后期的图像处理。照明可不是简简单单打亮就行，好的照明系统可以减少很多后期的图像处理工作，提升整个系统的工作效率。当物体表面十分光滑，像镜子一样会反射光时，拍摄时就会形成亮点，这样的图像均匀性差，不利于检测。这时我们就不能选择直接照明的方式进行打光了，而要选择散射光源。
工业化环节的人工智能应用，绝大多数都与机器视觉技术有关，投资方都急切的希望能通过神经网络软件，对自动化生产线上的视觉处理环节进行教育训练，得到准备的动作与数据，越来越多的替代人工操作部分。目前在操作动作的人工智能应用部分，由于处理起来相对简单，可以采用较为成熟的视觉处理软件对设备进行教育训练，短期内就能获得较好的效果，取代操作员人的工作。
机器视觉作为一种新型的技术，可以代替人眼进行测量、定位、判断，将扫描的成像转换为数字信号，不仅给工作人员带来了便利，同时也可以提高测量的准确性。机器视觉系统可以获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
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