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。

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。

视觉检测设备有哪些优势？1、企业可节约用工成本如果按照全天24小时生产的情况来计算，至少需要2-3个班次，这样一来就需要大量的工作人员，用工成本高。而采用视觉检测设备来实现自动化检测工作的话，只需要少量的操作机器的工作人员，且还可24小时不停机工作，用工成本低。2、检测速度快，锂电池视觉检测，人工进行检测，时间长了容易产生疲劳，且容易因为外界因素导致速度减慢，而采用视觉检测设备则没有这样的问题，通过固定的算法，模拟人眼检测方式，不容易受外界影响，检测速度更快，每小时可达300-1200个，效果更高。

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