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，视觉检测设备，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。

电子电器行业的飞速发展，让消费者在追求高科技的同时，对产品性能和品质有了更多的关注。在国内，设备视觉检测技术主要应用于定位、检测、测量和识别四个主要方面。工件位置的不一致性是导致测量检测的一个关键要素。工业生产线上不论是在线检测还是离线检测，设备视觉检测系统在获取产品图片信息时需要确保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。

在一套完整的机器视觉系统中，照明系统是极其重要的一部分。如何选择光源方案，将直接影响后期的图像处理。照明可不是简简单单打亮就行，好的照明系统可以减少很多后期的图像处理工作，提升整个系统的工作效率。当物体表面十分光滑，像镜子一样会反射光时，拍摄时就会形成亮点，这样的图像均匀性差，不利于检测。这时我们就不能选择直接照明的方式进行打光了，而要选择散射光源。

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