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　　基于計算機視覺與深度學習的視覺檢測技術正從安防、商業(yè)、金融、家居等各個領域迅速地、廣泛地介入到我們的生活中，但是對于視覺檢測解決方案仍存在準確率不高、漏抓誤報較多、抓拍不清晰、圖像質(zhì)量不理想等問題，無法滿足一些市場需求。

　　我國要想實現(xiàn)從制造大國到智造大國的轉變，實現(xiàn)“中國制造2025”，智能制造是主攻方向。而機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，也就是把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實際檢測、測量和控制。隨著中國智能制造業(yè)的發(fā)展，市場對于機器視覺的需求也將越來越多。機器視覺可說是工業(yè)自動化檢測系統(tǒng)的靈魂之窗，從物件/條碼辨識、產(chǎn)品檢測、外觀尺寸量測到機械手臂/傳動設備定位，都是機器視覺技術可以發(fā)揮的舞臺。

　　工業(yè)4.0離不開智能制造，智能制造離不開機器視覺。機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段，相當于人類視覺在機器上的延伸。機器視覺具有高度自動化、高效率、高精度和適應較差環(huán)境等優(yōu)點，將在我國工業(yè)自動化的實現(xiàn)過程中產(chǎn)生重要作用。

　　視覺圖像技術需要重點構建四大核心能力：

　　第一，識別。海量信息快速收斂，從大量信息中找到關鍵特征，準確度和可靠度是關鍵。

　　第二，測量。測量是工業(yè)的基礎，要求精準度。

　　第三，檢測。在測量的基礎上，綜合分析判斷多信息多指標，關鍵點上是基于復雜邏輯的智能化判斷。

　　第四，互聯(lián)。圖像的海量數(shù)據(jù)在多節(jié)點采集互聯(lián)，同時將人員、設備、生產(chǎn)物資、環(huán)境、工藝等等數(shù)據(jù)互聯(lián)，衍生出深度學習、智能優(yōu)化、智能預測等等創(chuàng)新能力，真正展示出工業(yè)4.0的威力。

　　由于機器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質(zhì)量控制等領域?？梢灶A計的是，隨著機器視覺技術自身的成熟和發(fā)展，它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應用。