人眼是一個很複雜的工具，和大腦相結合，讓茄子视频懂你更多APP感知到周邊的環境。就算是目標的確切形狀發生了變化，茄子视频懂你更多APP也可以很快的識別它們。茄子视频懂你更多APP利用視覺係統來感知茄子视频懂你更多APP所處的環境。並有一個能夠銳利聚焦特定區域的廣闊視野。隨著人類不斷適應許多不同的刺激和環境以求生存，這些能力已經在幾千年中逐漸演變進化。

但是，茄子视频懂你更多APP的視覺感受是存在一定局限性的。首先，茄子视频懂你更多APP有兩隻眼睛，如果物品快速一定的話，人眼是沒有辦法看清楚的，而且它們隻對光譜的有限部分敏感。眩光和反射也妨礙了茄子视频懂你更多APP長時間專注物體某些屬性（如尺寸或顏色）的能力。另外，茄子视频懂你更多APP對於圖像的感知和存儲還是很主觀的。因此，也難怪人眼沒有辦法進行準確的測量，所以說人眼不是驗證產品質量的理想工具。

機器視覺：比人眼更可靠、更準確

機器視覺，或稱基於成像的自動檢測和分析，當涉及準確和可靠的產品檢測時，擁有超越人類視覺的全麵優勢，並且通常還結合了不同的技術。下麵是兩個如何實現機器視覺係統，以確保生產環境中的高質量的例子。
示例1：必須徹底檢查以20個/秒的速度移動的產品。目標是以0.02mm的精度檢測誤差。  

鑒於快速的節拍和對長期可靠性的需求，在這種情況下肉眼觀察不是一種選擇。然而，如果企圖這樣做，那麽這樣的一個實驗會涉及一大堆人，這又將違背檢查的客觀性。機器視覺才是解決之道：攝像機使用非常快的快門速度和短暫的偏振光曝光（頻閃）觀察快速移動的產品。這能夠創建清晰的圖像，其中的缺陷可看得清清楚楚。然後，特殊的軟件在50ms內檢索所有缺陷，每天可工作24小時（通過使用實時操作係統或FPGA）。因此，這個係統在各方麵都優於人眼檢驗。
示例2：在以5m/s速度通過的物體上，必須在20mm的區域內檢測到幾μm的缺陷。

如果在這種情況下使用人眼進行檢查，則需要一個人能夠在以18km/h速度移動（即每秒一個）的產品的2m表麵上看到幾微米的缺陷。因此在這裏，用肉眼檢查同樣不現實。選擇是結合了高科技的機器視覺技術（如8k線掃描技術）與快速鏡頭、LED線條燈和超高速“即時”圖像處理軟件的組合方案。

人眼對比自我學習軟件

人眼有一個長項令人讚歎：發現產品的異常或缺陷。如果產品足夠大，茄子视频懂你更多APP會立即在產品上發現缺陷。即使茄子视频懂你更多APP以前從未見過這個缺陷，茄子视频懂你更多APP也會立刻注意到一件小物件上的劃痕或衣服上的裂口。通常，當茄子视频懂你更多APP拿起一件物品，轉動它觀察反光，茄子视频懂你更多APP就會無意識地感受到異常。這與茄子视频懂你更多APP傑出的解讀能力相結合，使人眼幾乎無與倫比。

然而，近年來，機器視覺技術已經有了很大發展，現在在很多情況下能與茄子视频懂你更多APP的解讀能力相媲美。使用複雜的自學視覺算法，當前的技術能夠以與人腦執行任務相同的方式處理圖像。如果提供帶有附加信息的圖片庫，智能軟件可自學在哪裏發現錯誤，而無需任何人編寫即使一行代碼。這些附加信息可以指出哪些產品是好的，哪些是壞的，或顯示缺陷位於何處。即使是改變設計的產品也能被快速識別。

總結

在任何情況下，機器視覺都可以匹敵甚至超越茄子视频懂你更多APP眼睛和大腦的視覺檢測能力。