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機器視覺係統相較人眼檢測的必要性及價值
人工智能成為了時下科技的關鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產物走進我們的視野，其中機器視覺的這一產業鏈也在迅速地延伸，機器視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生，機器視覺主要通過對圖像的分析處理進而識別得出相應需要的視覺結果。機器視覺的產生給現代企業的生產製造提供了更高效的檢測方式，同時帶來了更多的機遇，機器視覺檢測的優勢遠遠超越了人工檢測。
而在現實中的生產檢測中，機器視覺的亮點在多方麵呈現，其中， 簡單舉例如下：
機器視覺在很大程度上提升了測量目標的準確性，人眼分辨識別的能力往往有限，對於極其微小的外觀缺陷識別檢測上具有一定的難度，甚至無法實現，但是這些不足 ，機器視覺都可以彌補，比如它對於微米級的缺陷目標檢測可一步到位。
速度的“較量”
人眼識別的速度與機器的速度對比也有很大的區別，人眼的識別能力使得它識別的速度被限定，機器視覺係統通過強悍的機構驅動，快速移動掃描，搭載高精密相機以及硬件涉施，閃速抓拍，完成精準快速的識別。
“視野範圍”的對比
機器視覺係統具有同步追測、識別多個目標體的功能，這種追蹤功能包含對多個目標體之間的位置、速度關聯的分析計算，比如某些用於車輛的高級視覺追蹤器，可已實現對一定範圍內的遠方目標車輛的跟蹤以及對距離、坐標方向的分析。而普通的人眼，其能獲取到的信息僅僅是視線所及的目標體，並需要通過大腦以及其他輔助測算工具才能得出一些數據信息。
我們再來簡單分析一下人眼，人眼畢竟隻是由細胞構成的生物組織器官，極易受環境的影響，而且人眼的抗壓力比較小，機器視覺就強大多了。比如在1000℃的高溫環境中，人眼無法直視這裏麵的其他物體，而機器視覺在工藝製造中被采用耐高溫的材料，因而具有承受高溫的能力，就算在較極端的環境中也絲毫不受影響。這也是為什麽機器視覺係統可以被廣泛運用於工業生產，如鋼鐵冶煉、如化工等領域。
機器視覺係統的運作離不開其所有配件的共同作用，一個典型的機器視覺係統通常包含以下幾個部分：
1、照明
照明光效的好壞也在一定程度上影響檢測的效果，這個影響主要在於視覺係統輸入數據信息的質量和應用效果。
2、鏡頭
采用時主要考慮工業鏡頭的像素、分辨率等參數與相應的檢測需求對應。
3、圖像采集卡
圖像采集卡作為機器視覺係統不可或缺的一個部件，它對攝像頭的接口、色彩、模擬直接其影響作用。
4、相機
相機的選擇通常根據應用場合以及檢測需求選用不同標準的相機和高分辨率相機，包括比如線掃描CCD和麵陣CCD、單色/彩色相機。
5、視覺處理器分辨。
一個視覺處理器主要包含兩大部件，即處理器采集卡和處理器。視覺處理器的運用加快了傳統的計算機速度，加快視覺處理任務的進度。基於采集卡快速傳輸圖像的功能，使得視覺設備計算機係統的整體運行更高效。
總得來說，一個完整的機器視覺係統必然包含圖像捕捉、光源係統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、機械控製執行模塊以及判斷決策模塊。機器視覺係統為人類生產運用的機器設備提供了更智能的輔助體係，實現自動化、一體化的生產運作模式。為工業等領域創造了更多開發的空間潛能。
