机器视觉检测对比人工检测，它的优势主要有以下几点：重复性好：机器可以一次次一次性完成检测工作，不会感到疲劳；相反，长期重复的手工检查肯定会产生疲劳，并且即使产品完全相同，每次测试产品也会有细微的差异。7、客观性：手动检测不可避免地会产生疲劳。同时，致命的缺陷是情绪带来的主观性。测试结果将根据检测人员的心情而变化。机器没有愤怒和悲伤等情绪，检测出来的结果自然更客观，更可靠。缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和***上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，机器视觉检测设备产品生产过程中，表面容易出现划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷，依靠人工检测已经无法满足工艺和精度要求。基于工业视觉检测技术原理的工业表面缺陷检测系统能够在线、高速扫描每个产品，形成高分辨率的片材图像，进行实时的图像处理，各种表面缺陷，并实现报警、报表统计、质量分析和分拣等处理，有效提高缺陷检测准确率，同时防止伪缺陷带来的干扰。点击咨询机器视觉的阿喀琉斯之踵：据麻省理工《技术评论》报道，来自谷歌和OpenAI研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别***、缺陷性检测与装配完全性检测）。⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。此外还有：1自动光学检查2人脸识别3无人驾驶汽车4产品质量等级分类5印刷品质量自动化检测6文字识别7纹理识别8***......等机器视觉图像识别的应用。)