这一区域有很高的空间分辨能力（视锐度，也叫视力）。它还有良好的色觉，对于视觉为重要。凹以外区域，两种细胞兼有，离凹越杆细胞越多，视锥细胞则越少。在视神经离开的部位（），由于没有任何光感受器，便形成盲点。由两种光感受器的视觉生理特性及分布特点可知，观察颜色主要利用眼球的区，也就是视场要小一些。因为当视场过大眼球侧视时，先是红、绿感觉消失，只能看到黄蓝色；再往外侧视，黄蓝色
3D视觉引导图片
这一区域有很高的空间分辨能力（视锐度，也叫视力）。它还有良好的色觉，对于视觉为重要。凹以外区域，两种细胞兼有，离凹越杆细胞越多，视锥细胞则越少。在视神经离开的部位（），由于没有任何光感受器，便形成盲点。由两种光感受器的视觉生理特性及分布特点可知，观察颜色主要利用眼球的区，也就是视场要小一些。因为当视场过大眼球侧视时，先是红、绿感觉消失，只能看到黄蓝色；再往外侧视，黄蓝色感觉也会消失成为全区，这时对颜色的判断会发生错误。
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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。
在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它。
当前有许多智能相机供应商，也有许多分析软件供应商，虽然各自发布的软件算法各有特点，其实用起来真的差不多，功能非常雷同。但都是按照固定的模式和步骤去处理相机获得的图片，从图片上去分析某个预期中的特征，从而给出判别结果，没有一家有革命性的智能算法。
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