隨著現在科技的發展，機器視覺慢慢的被人熟悉，機器視覺係統是否可以完全的替換人工肉眼檢測呢？如果可以的話，應用的範圍有哪些呢？如果不可以的話 ，又存在什麽樣的缺陷呢？下麵，茄子视频懂你更多APP一起來了解一下。
觀點一：
視覺檢測替代人工？不能說完全替代，隻能說替代一小部分，因為現在的企業生存空間是有限製的，升級自動化是需要大量資金的和人才的。因為各種局限性，很多小型企業不願意投入大量的資金，所以，視覺檢測設備在大企業中比較常見。現在的人工成本也是很高的， 企業也是在進行高成本運營，資金的壓力比較大，除非到非買不可的地步，不然很多的企業都是將就著。
觀點二：
在各種缺陷的檢測中，打光是一個難點，如果獲得的圖片讓人看還要仔細斟酌才能給出結果，那麽算法就太難做了。反之如果前期搞好打光，突出所要檢測的特征，算法並不是困難的東西。
但是，有一點需要注意的是，機器視覺和人眼的差距是有很大差距的。這裏麵 大的差距就是就是隻能。沒錯，智能相機距離智能兩個字，還很遠。主要體現在：對於非預期的缺陷的識別。
在應用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機器視覺來識別它們到底有沒有發生。但經常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒有發生過，或者發生的模式過分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒讓他去檢測這個缺陷，但是他會注意到，從而有較大幾率抓住它。
機器視覺檢測仍然很有市場，因為它解決了人類的一個非常嚴重的問題：不穩定。人工目檢的作業員，無論你設計怎樣的獎懲製度，都會發生比較高的漏檢率。但是機器視覺檢測設備沒問題，隻要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認真執行。對於工廠的質量控製來說，茄子视频懂你更多APP更願意舍棄人工目檢所帶來的智慧的好處，而選擇雖然比較傻但是一絲不苟工作的機器視覺。因為對於工廠而言，重要的是“受控”，茄子视频懂你更多APP可以接受有個別特殊的未發生過的缺陷被漏出，但必須知道有一些經常發生的不可接受的缺陷一定能夠被發現。
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