在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
视觉检测是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术。
一般布匹检测自动识别先利用高清晰度、高速-镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹检测工程中要复杂一些。
武汉市海维鑫科技有限公司是集研发与生产机器视觉检测系统为一体的新型科技企业，水松纸检测设备，海维鑫科技研发中心于 2017 开始立项到 2019 年 7 月年通过项目测试止，经过近两年的开发，自主研发出针对帘子布缺陷判定的 ai 系统，该系统基本取代人工对帘子布品质定等。并通过机器的不断自我学习，不仅可以满足帘子布生产快速定等，而且通过系统不断或反复的自我学习，使判定精度提高，达到误判率趋近于 0。
在机器视觉系统中，获得一张高的可处理的图像是-。系统之所以成功，首先要-图像-，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像不好，特征不明显引起的。要-好的图像，必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素:
对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够-需要检测的特征-于其他背景。
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