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随着经济水平的提高，机器视觉检测越来越受到重视。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。但是，在中国视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉检测产品技术的普及不够，也是以后发展壮大的趋势。

通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加-的人工成本和管理成本的同时，仍然不能-100%的检验合格率。

对于机器视觉检测的发展趋势，小编有以下三点预测：

，目前行业的一大趋势是智能前端化，即前端设备就具有-分析的功能;另一个趋势是软硬件一体解决方案-，即软件技术很容易被-，而集成化、软硬件一体的解决方案能-的满足场景需求，提高技术壁垒。

第二，对机器视觉检测创业公司来讲，数据是争夺要点，应用场景是着力关键。由于应用场景的数据对算法模型的训练是非常重要的，未来创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的大公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向,实现快速的数据循环。

第三，目前机器视觉检测在识别物体上已经有一定的-。然而，尽管对算法的上层逻辑和原理人是清楚的，但具体到某种数据的训练和学习过程，人们是无法预测无法知晓的。更深入的了解机器认知机理成为下一个重要议题，届时技术将迎来-飞跃。

工业视觉系统五个常见应用领域之：图像识别

图像识别，是利用工业视觉系统做到对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。比较典型的例子就是做-的识别了。通过机器视觉系统，可以方便对各种材质表面的条码进行识别读取，获取产品的信息，从而提升了现代化生产的效率。

工业视觉系统五个常见应用领域之：视觉定位

视觉定位要求工业视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域基本的应用。

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