第二：工件位置的一致性
工件位置的不一致性是导致测量检测的一个---重要的关注要素。工业生产线上不论是在线检测还是离线检测，机器视觉系统在获取产品图片信息时需要---产品所抵达的位置是同一个位置，否则会出现定位不准确，测量工具出现的位置就不准确，导致测量结果出现偏差，对于产品的合格性很难把控。
第三：标定
在测量的时候一般是需要进行标定，主要分为光学畸变标定、投影畸变标定，物像空间的标定等，不过一般的标定算法都是基于平面的标定，对于不是平面的很难用标定算法解决。 还有有些特殊的测量过程中不会使用到标定板，条码别识，所以标定算法不一定能解决所有问题。
目前机器视觉技术在国内主要应用于定位、测量、检测和识别四个主要方向，在进行图像采集和图像处理的过程中，下面的机器视觉系统的五个问题直接影响了分析数据的获取性。
：打光的稳定性
在机器视觉应用中，打光稳定性影响测量的精度，条码别识的价格，因为只要是光照发生微小变化，测量结果都可能出现1到2个像素差。主要原因是光照的不稳定会影响到图像采集边缘位置发生变化，所以在机器视觉系统设计---环境光的影响消除到，同时要---配套的主动光源的稳定性。
一个好的ocr软件，除了有一个稳定的影像处理及识别---，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响ocr的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，条码别识厂家，当然，条码别识好不好，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。结果输出
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