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，视觉定位精度，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，视觉定位，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---性的智能算法。
视觉是一个生理学词汇。光作用于视觉，使其感受细胞兴奋，其信息经视觉神经系统加工后便产生视觉（vision）。通过视觉，人和动物感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静，获得对机体生存具有重要意义的各种信息，至少有80%以上的外界信息经视觉获得，视觉是人和动物的感觉。人的眼可分为感光细胞（视杆细胞和视锥细胞）的和折光（，房水，晶状体和玻璃体）系统两部分。其适宜---是频率为300~750太赫兹的电磁波，即可见光部分，约150种颜色。该部分的光通过折光系统在上成像，经视神经传入到大脑视觉，就可以分辨所看到的物体的色泽和分辨其亮度。因而可以看清视觉范围内的发光或反光物体的轮廓，形状，大小，颜色，远近和表面细节等情况。[1]
5.机器视觉系统分辨率达到1600×1200，动态检测精度可以达到0.02mm；
6.废品漏检率为0；
7.本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；
仪表板上安装有速度里程表、水温表、表、电流表、信号报等，其生产批量大，视觉定位方案，出厂前需要进行一次终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大，---性差，不能满足自动化生产的需要。
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