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隨著自動化行業發展，機器視覺技術的應用已經十分廣泛。例如在自動化制造行業中，用機器視覺測量、檢測工件的各種尺寸參數，工業視覺檢測系統，如長度測量、圓測量、角度測量、弧線測量、區域測量等，不但可以獲取在線產品的尺寸參數，同時可對產品做出在線實時判定和分揀，應用十分普遍。基于機器視覺技術的檢測系統具有成本低、精度高、安裝簡易等優點。再加上功能強大的視覺軟件，易于調整，靈活方便，且測量數據可存儲，便于建立統計分析，便于快速發現問題，解決問題，是行業檢測技術的。
機器視覺處理多年來一直存在于卷積神經網絡的應用中，這些算法能夠從傳感器的輸入的數據提取有用的信息。對于場景的分析CNN是非常的，能夠分辨出很多對象如汽車、人、動物、道路標志、道路交叉點、路邊標志（物體），能夠確定場景中的相關現實對象。所有這些操作都是實時的，只要傳感器部分設置完成后，后續的融合/決策操作就會發生。無論是一個還是所有傳感器（LIDAR（激光探測與測量）、雷達、攝像頭、紅外傳感器）的輸入數據有所改變，系統就會立刻做出i佳的決策。
在人眼視覺中，圖像是為人眼所見并欣賞的，因此圖像通常需要做到清晰、細致、色彩豐富且美觀。而在機器視覺檢測中，圖像則需提供足夠的信息，例如邊緣、形狀、大小等，用于算法讀取并理解。人眼視覺和機器視覺并無孰優孰劣之分，因為兩者服務于不同的目的和應用。視覺檢測的優勢，非接觸測量，對于觀測者與被觀測者都不會產生任何損傷，從而提高系統的可靠性。
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第9年
