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    伴隨著科技一日千里的��(fā)展，機器視覺慢慢的被人所熟悉，那么工��(yè)相機和視覺軟件作為主體構(gòu)成的機器視覺檢測系統(tǒng)，能否全面替代人工目視檢��？如果能，可應用的規(guī)模怎樣？如果不��，是缺少什么標準，難度系數(shù)在哪����

    觀點一：機器視覺檢測能取代人工目檢��

    精確來講只能是可以取代一部份。如今中小型企業(yè)生存空間有限，全自動化晉級要求資��、人��，由于各類局限��，不情愿投入很多資金，因而機器視覺檢驗仍是在實力雄厚的大型企��(yè)里才會出��(xiàn)。如今人工成本最��，企��(yè)也在高成本運��，資金壓力大，除非是有必要要��，否則都將就著過����

    觀點二：在各類缺陷檢驗的應用中，打光是個難����

    如果取得的圖片令人看還要細心酌量才能給出成果，那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打��，杰出所要檢驗的特征，算法并不是困難的東����

    但是，問題也有，并不是講算法��(xiàn)已夠好了，機器視覺和人類的差距仍是十分極大的！這方面最大的差距便是智能。沒��，智能照相機差距智能兩個字還很��，主要體��(xiàn)在對于非預期的缺陷的辨認��

    在應用中，通常是給定一些詳細的缺陷方式，應用機器視覺來辨認它們畢竟有沒有��(fā)生。但常常遇到的狀況是，很多顯著的缺陷，由于之前沒有發(fā)生過，或者發(fā)生的方式過火多樣，而被漏檢。如果換做是��，盡管在操作流程文件中沒讓他去檢驗那個缺陷，但是他會留意到，隨后有較大幾率捉住它��

    當時有很多智能照相機供貨��，也有很多剖析軟件供貨商，盡管各自公布的軟件算法各有特點，事實上用起來大同小��，功用十分雷��。但基礎(chǔ)上依照固定的方式和步驟去處理照相機取得的圖片，從圖片上去剖析某個預期中的特征，隨后給出判不成果，沒有一家有革命性的智能算法��

    歸納來講，短時間��(nèi)，我們很有可能見不到有如人類般智慧的圖片剖析算法，由于有��(guān)的理論都還沒有預備好��

    但是機器視覺檢驗依然很有市場，由于它處理了人類的一個十分嚴峻的問題：不��(wěn)��。人工目檢的作業(yè)��，無論你��(guī)劃怎么樣的獎懲制度，都會發(fā)生較為高的漏檢率。但是機器視覺檢測機沒問��，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認真執(zhí)��。關(guān)于工廠的品質(zhì)控制來講，我們更情愿放棄人工目檢所帶來的智謀的好��，而選擇盡管較為傻但是一絲不茍作��(yè)的機器視覺。由于關(guān)于工廠而言，最��(guān)鍵的是“受控��，我們能夠承受有個別特別的未��(fā)生過的缺陷被漏出，但有必要明白有一些常常發(fā)生的不能承受的缺陷必定能夠被��(fā)��(xiàn)��

    成本方面，機器視覺比人力成本廉價。通常的工廠基本上四個班��，四個操作員的成本年均超��20��。��20萬基本上夠搞一套機器視覺了。因��，能夠這般下結(jié)論：視覺檢測系統(tǒng)短期��(nèi)不能徹底替代人工目檢，主要緣故是不能智能。但是對于工廠的品質(zhì)控制來講，機器視覺比人靠譜��