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几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的一道工序上安装了视觉检测系统;印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等;玻璃瓶的缺陷检测。爱为视专注智能视觉，见证中国好品质。江苏离线AOI研发

在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。浙江新一代AOI检测新一代AI视觉检测系统，实现真正的AI技术。

人类的感知系统，有83％以上是通过人眼来完成的，而人类的眼睛又是所有动物里面综合性能排前列的，其图像包含的信息量是非常巨大的。不仅要用到单个的立体视觉成像，还要用到整体视觉能力，所以人眼的立体视觉能力和颜色辨别能力远超过动物的眼睛。其中，对个体的感知是人眼基本的功能——对自身和对象位移的测量，尺寸的测量。而主要的功能是对自身以及对象位置的测量，比如走了多少，转了多少，这是一种对空间环境的感知和判断。

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学习:1、支持系统学习训练，学习越多效果越好；2、支持本地学习。局部检测:支持器件局部检测； 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。

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