观点二：

在各种缺陷检测的应用中，打光是个难点。如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，上海视觉***，那么算法就太难做了。反之如果前期搞好打光，突出所要检测的特征，算法并不是困难的东西。

但是，注意这里有一个很严重的但是。我并不是说算法已经够好了，机器视觉和人类的差距还是非常巨大的！这里面差距就是智能。没错，智能相机距离智能两个字，还很远。主要体现在：对于非预期的缺陷的识别。

在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，视觉识别***，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***问题，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，从图片上去分析某个预期中的特征，从而给出判别结果，没有一家有革命性的智能算法。

工业视觉检测是提高生产自动化程度，特别在一些人工视觉难以满足要求的场合， 常用机器视觉来替代人工视觉；帮助企业实现产业升级， 一来应对产业发展的趋势，二来随着人力成本的提高， 使用机器视觉检测设备从长远角度来说，有助于企业减少不必要的支出，大幅降低生产成本。人工检测的缺点是主观性强、成本高、易产生视觉疲劳影响检测效率与准确率， 并且高强度、高难度的缺陷检测很容易造***眼***。 本产品集成自动化，大大满足：、的现代化工厂生产需。


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