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。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。***T表面贴装：***T工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、***T材料、贴、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。 [6] 而在中国，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，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和产品的评级。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。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。
缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，尺寸检测标准，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，尺寸自动检测，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和**上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，
机器视觉检测设备
产品生产过程中，表面容易出现划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷，依靠人工检测已经无法满足工艺和精度要求。基于工业视觉检测技术原理的工业表面缺陷检测系统能够在线、高速扫描每个产品，形成高分辨率的片材图像，进行实时的图像处理，各种表面缺陷，尺寸检测设备，并实现报警、报表统计、质量分析和分拣等处理，有效提高缺陷检测准确率，同时防止伪缺陷带来的干扰。点击咨询
纺织品及薄膜表面瑕疵检测纺织品瑕疵检测系统可实现纺织品中的断经、断纬、粗节、粗经、纬档、松边、起球、污迹、孔洞等检测，自动探测、疵点**、缺陷分类、布边打标、质量评估等多种功能于一体，尺寸检测，可针对多种不同的纺织品进行检测，其检测速度与精度达到国际同类产品水平，并且具有使用维护方便，性价比高的优点，是纺织品表面缺陷自动检测的选择
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