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，视觉定位，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，视觉定位方案，从而给出判别结果，没有一家有---性的智能算法。
2、有效“干扰”用户的视线，为用户提供有效选择的、某种可能的“引导”，视觉定位技术，支持用户试图去完成它们的目标和任务同时通过文献的研究发现，一般用户的视觉习惯为：（1）左上角优先，从左到右、从上到下的阅读习惯（古腾堡法则）；（2）字体对比：字体越大、越粗，视觉识别定位，表示这部分内容越重要；“用户在页面上的视线移动，并不是随机的。它是一种---类共有的、对于视觉---产生的、一系列的复杂的原始本能反应。”---可以通过有效的视觉手段，来吸引或分散用户的注意力。
光感受器按其形状可分为两大类，即视杆细胞和视锥细胞。夜间活动的动物（如鼠）的光感受器以视杆细胞为主，而昼间活动的动物（如鸡、松鼠等）则以视锥细胞为主。但大多数脊椎动物（包括人）则两者兼而有之。视杆细胞在光线较暗时活动，有较高的光敏度，但不能作精细的空间分辨，且不参与色觉。在较明亮的环境中以视锥细胞为主，它能提供色觉以及精细视觉。这是视觉二元理论的---。在人的中，视锥细胞约有600～800万个，视杆细胞总数达1亿以上。它们似以镶嵌的形式分布在中；其分布是不均匀的，在黄斑部位的中央凹区，几乎只有视锥细胞。
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