正当电子设备在人们的日常生活中变得日益重要，我们也发现越来越多的设备应用因为没有足够强大的视觉功能而失败，如在空中发生碰撞，机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，旨在赋予机器可媲美人类的视觉。随着研究人员应用专门的神经网络来帮助机器识别和理解现实世界的图像，机器视觉在过去几年取得了巨大的进步。如今的计算机在视觉识别上能够做到各种各样的事情，从识别网络上的猫到在诸多的照片中识别特定的面孔。

电子电器行业的飞速发展，让消费者在追求高科技的同时，工业视觉检测，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。

机器视觉检测设备主要是用于工业产品质量检测当中，比起人工肉眼检测，采用机器视觉检测设备，能够快速准确的区分筛选出不良品或合格品。机器视觉检测目前主要以主功能作用、检测技术、安装载体这三大类来分：1、机器视觉检测根据功能作用分类有：定位、缺陷检测、尺寸测量、计数/遗漏检测、供料下料等。2、机器视觉检测依照检测技术分类有：立体机检测技术、斑驳检测技术、尺度丈量技术、OCR技术、颜色识别技术等。3、机器视觉检测根据其装置的载体分类有：在线检测系统和离线检测系统。

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