机器视觉处理多年来一直存在于卷积神经网络的应用中，这些算法能够从传感器的输入的数据提取有用的信息。对于场景的分析CNN是非常的，能够分辨出很多对象如汽车、人、动物、道路标志、道路交叉点、路边标志（物体），能够确定场景中的相关现实对象。所有这些操作都是实时的，只要传感器部分设置完成后，后续的融合/决策操作就会发生。无论是一个还是所有传感器（LIDAR（激光探测与测量）、雷达、摄像头、红外传感器）的输入数据有所改变，系统就会立刻做出i佳的决策。
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。
视觉检测早使用于工业制作范畴。通过视觉检测的主动识别功用，许多流水线上具有高度重复性的检测工作都能够不再依托人来完成，大大进步了检测功率和精度。机器视觉体系基本的特色就是进步出产的灵活性和主动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或许人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉检测来代替人工视觉。机器视觉检测技能的使用更多是为了进步出产功率，下降人力本钱。因而，工业出产和办理中的某些人工环节正逐步被机器人代替。
机器视觉现已应用于工业检测中，可以代替人工拙笨的工序，解决人工疲劳的同时也为企业提高产量，节省成本。在使用视觉检测体系之前都是依靠于人工检测，经过肉眼或结合一般的工具进行观测查验。人工检测的弊端比较多。在生产领域选用基于机器视觉技能的在线检测体系，能够完全克服以上人工检测存在的种种问题。跟着生产进程自动化操控程度和产品质量要求的进步以及人工成本的逐年进步，生产领域选用视觉检测体系用于质量检测和操控的呼声也越来越激烈。
以上信息由专业从事自动视觉检测系统的合肥瀚博于2024/7/12 9:01:12发布
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