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如今，随着时代的快速发展，机器视觉的工业视觉检测也发生了很大的变化，具体的变化趋势也从人工视觉转变为机器的工业视觉。这种转变有以下几点。
第一，从人工质检到机器视觉的转变。
自动视觉检测开始慢慢取代人工检测，领域开始扩大，不仅在以前的流水线，在医疗行业、汽车零部件、塑料样品等领域也是如此，人工质检过渡到机器视觉工业检测。逐步提高工作效率，提高产品质量。
第二，空间维度的变化：从2D到3D。
工业基本上是三维组件，毕竟二维成像是对三维空间实际情况的病态数据采集，所以围绕3D的各种探测、测量、机器人引导等项目层出不穷，类似于计算机视觉的情况，拥有结构光、ToF、双目等技术的公司数不胜数。
第三，由于许多原因，该系统的实施受到限制
如果你问我机器视觉检测项目中最重要的是什么，我肯定会说我能得到高质量的图片。要得到这样的画面，需要考虑的因素有：光源的选择、节奏、安装布局、镜头、传感器、自动化集成、环境因素、工件状态变化等等。问题的哪一部分会影响你的画质？如果你没有足够好的照片，那么一个更强大的算法是没有用的，因为生产线有很好的生产力和节拍要求，而整个视觉检测系统又不快速可靠，那么你的错误检测率会很高，这是无数厂商需要面对的问题。例如，我需要测试一个有几个孔的铝壳区域。当你的供应商给你一批又一批，表面颜色不一样或者不均匀，再等。您将不可避免地停止新参数并重新验证产品，这几乎是无法避免的。
第四，随着核心技术的发展，算法更新速度慢于硬件更新速度。
从系统的角度来看，硬件正在向移动嵌入式系统发展，软件智能化还远远不够。目前，计算机视觉领域的深度学习神经网络很少应用于机器视觉领域。这个比较简单。当函数复杂、目标对象多变、样本数量不足时，就没有机会使用深度学习，或者应该回到传统路径，考虑实时性的严格要求。机器视觉很特别。我们需要一种新的智能，这种智能通常用于大多数应用领域，无论是改进、集成还是创新。
这是机器视觉行业视觉检测发展的总趋势，随着时间的推移会慢慢改善。但有一点可以肯定，机器视觉肯定会取代人工视觉，大部分地方的生产质量都会提高。
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