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    視覺檢測設(shè)備機取代手動檢查是必然的發(fā)展趨勢，需求變得越來越多樣化。原先只在生產(chǎn)線上，現(xiàn)在，在制造，醫(yī)療，電子和五金等各個領(lǐng)域都有各種應(yīng)用。例如，一家著名的國內(nèi)電子商務(wù)公司使用3D檢測包裝尺寸并匹配總參數(shù)以進行內(nèi)部跟蹤。

    一、2D到3D：該行業(yè)基本上是三維組件，而二維成像畢竟是三維空間中實際情況的一種病理數(shù)據(jù)收集。因此，圍繞3D的各種檢測，測量，機器人指導(dǎo)和其他項目層出不窮。這類似于計算機視覺的情況。有太多的公司使用結(jié)構(gòu)光，ToF，雙目和其他技術(shù)。

    二、系統(tǒng)的實施受到各種因素的極大限制：如果您問我什么是視覺檢測設(shè)備機視覺檢測項目中最重要的事情，我肯定會說我可以得到高質(zhì)量的圖片，而僅僅為了得到這樣的圖像圖片，您需要考慮太多，光源，鏡頭選擇，傳感器選擇，速度注意事項，安裝布局，自動化集成，環(huán)境因素注意事項，工件狀態(tài)變化等，哪一部分出了問題都會影響您的圖像質(zhì)量，如果圖像質(zhì)量不夠好，無論算法多么強大，而且由于生產(chǎn)線有良率和節(jié)拍要求，如果整個視覺檢測系統(tǒng)不夠快速可靠，那么您的錯誤檢測率將非常高。這是無數(shù)制造商要面對的問題。例如，我需要檢測到鋁制外殼的特定區(qū)域中有多個孔。當(dāng)供應(yīng)商提供給您的一批產(chǎn)品的外表面顏色與另一批產(chǎn)品不同或不均勻時，等待你的必然是停機并重新設(shè)置參數(shù)并重新驗證產(chǎn)品。這幾乎不可避免地會百分之百發(fā)生的事情。

    三、算法不如硬件開發(fā)快：這是我的感覺，我認為這是當(dāng)前的主要瓶頸。從系統(tǒng)角度來看，視覺檢測設(shè)備機硬件正在向移動嵌入式方向發(fā)展，而當(dāng)前的軟件智能還遠遠不夠。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機視覺領(lǐng)域很流行，目前在機器視覺領(lǐng)域幾乎沒有成功的應(yīng)用。ViDi是其中之一，F(xiàn)anuc/首選網(wǎng)絡(luò)是其中之一，Google的機器人抓取是其中之一。這是相對簡單的。當(dāng)目標(biāo)對象是可變的，特征復(fù)雜且樣本數(shù)量不足時，您根本沒有機會使用深度學(xué)習(xí)，您仍然必須返回傳統(tǒng)的舊道路，然后再考慮嚴(yán)格的要求實時而言，機器視覺尤其需要一種新的智能方法，該方法通常用于大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，無論是創(chuàng)新，改進還是綜合。

    四、詳細處理特定問題：視覺檢測設(shè)備機機器視覺仍與特定應(yīng)用領(lǐng)域密切相關(guān)。每個應(yīng)用程序都需要選擇專用的硬件和軟件來匹配它，并且它需要特殊的設(shè)計，因此沒有一種解決方案可以應(yīng)用于所有檢測。

    五、視覺檢測設(shè)備機公司：在我國有很多綜合代理商，而領(lǐng)先的技術(shù)也太少了。有自主研發(fā)能力的公司在少數(shù)，例如瑞科智能，瑞智光電。最近，有一個古老的大海康衛(wèi)院用于視頻監(jiān)控，它也可以進行機器視覺。您可以在國外學(xué)習(xí)Cognex和Keyence。還有就是，沒有公司會做一個機器視覺系統(tǒng)的所有東西，核心是算法和整個硬件的集成。有專門的做鏡頭的公司，專門的做光源的公司和專門的做支架公司。沒有哪家公司會自己做全部的。

    六、談一談機器視覺和計算機視覺。盡管它們都處理圖像數(shù)據(jù)，但是它們有很大不同。一種是面向系統(tǒng)級別的面向應(yīng)用程序，另一種則側(cè)重于算法。該算法是一半理論和一半應(yīng)用程序的結(jié)合。但這并不是沒有關(guān)系的。例如，在AR在工業(yè)制造中的應(yīng)用中，您無法確定要對哪種技術(shù)進行分類。

    視覺檢測設(shè)備機在研發(fā)制造過程中，經(jīng)歷了許多困難和各種問題，目前還算是不錯了，應(yīng)用到各行各業(yè)中，對許多企業(yè)都產(chǎn)生了實質(zhì)性的好處，節(jié)省了很多成本，產(chǎn)品質(zhì)量得到了極大的保障。同時，任重道遠，未來視覺檢測設(shè)備機廠家還需加倍努力，為更多企業(yè)帶來更好的設(shè)備。