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），锂电池视觉检测，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。

随着视觉检测设备在工业生产中的逐渐应用，如今工业生产也开始逐渐向智能化的方向进行靠拢。那么，视觉检测设备有哪些作用？采用视觉检测设备代替人工检测，一来，可以如今工业智造也是大趋势，采用视觉检测设备进行生产，可以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；三来视觉检测设备具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围，其检测的度也更高。

在人眼视觉中，图像是为人眼所见并欣赏的，因此图像通常需要做到清晰、细致、色彩丰富且美观。而在机器视觉检测中，图像则需提供足够的信息，例如边缘、形状、大小等，用于算法读取并理解。人眼视觉和机器视觉并无孰优孰劣之分，因为两者服务于不同的目的和应用。视觉检测的优势，非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。

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