工业化环节的人工智能应用，绝大多数都与机器视觉技术有关，投资方都急切的希望能通过神经网络软件，对自动化生产线上的视觉处理环节进行教育训练，得到准备的动作与品质数据，越来越多的替代人工操作部分。目前在操作动作的人工智能应用部分，由于处理起来相对简单，可以采用较为成熟的视觉处理软件对设备进行教育训练，短期内就能获得较好的效果，快速取代操作员人的工作。
机器视觉检测技术的主要特性即高速、及非接触性，相较于传统检测技术有着的优势。因此，其应用领域已经涵盖了人们生活的方方面面，改良了行业产生模式，极大的提高了生产效率，对行业的发展起到了极大的促进作用。随着人们生活水平的日益提高，对生活质量也有了更高的要求。为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，企业对于产品质量的要求也逐步提升，因而产品包装的质量问题也成为企业关注的问题之一，近而产品的包装检测也成为机器视觉大显身手的领域之一。
在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁i共振、超声波、激光、Ｘ射线、γ射线等对人体检查记录的图像，再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，后得出相关信息，对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常，并进行有效治i疗发挥了重要的作用。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像，如Ｘ射线反映的是骨骼组织，核磁i共振影像反映的是有机组织图像，而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析。
伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。随着经济水平的提高，机器视觉检测越来越受到重视。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。但是，在中国视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉检测产品技术的普及不够，也是以后发展壮大的趋势。
以上信息由专业从事工业视觉检测的合肥瀚博于2024/7/26 9:18:25发布
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