可见，从应用技术划分，视觉检测，机器视觉是一门综合了模拟、数字电子、计算机、图像处理、传感器、机械工程、光源照明、光学成像等跨学科的前沿技术；从应用学科划分，机器视觉是一门涉及人工智能、***生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。
机器视觉技术的发展，归功于计算机软件技术使现有大规模集成电子电路技术发展的成果达到了极大化的利用，代替人工选择视觉检测设备，尤其是多媒体和数字图像处理及分析理论方面的技术成熟，使得机器视觉技术不仅在理论，而且在应用上都得到了高速发展。
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。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。亮度：当选择两种光源的时候，佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会大。
4.共享性
有些工厂产品种类比较多，视觉检测自动化设备厂家，虽然行业局限性一台设备不能检很多种类，但是一般能检测3种种类。
5.***服务及光学软件
除了一般常面临到机台问题以外，更需注意硬件保固及软件更新能力。特别是技术门坎较高的软件上，特别容易发生此问题。
6.项目经验
光学筛选机属于非标定制设备，如果有做过类似案例的优先选择。
7.整体性
筛选机在光学需求上须一定考虑外，***网络学习型视觉检测，机构设计的构造上也相当重要。
8.公司实力
选择光学筛选机一定要选择实力厂家，要看这家公司做了多少年以及技术人员实力，这样才会有保障。
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