正是因为如此，人们开始考虑利用光电成像系统的采集图像，智能化视觉检测设备厂家，经过计算机或者是***的图像处理软件进行数字化的处理，根据图像像素的分布、亮度等，进行尺寸还有形状、颜色等进行判断。这样就能把计算机的快速性、可重复性与人眼的视觉高度智能化和抽象能力进行组合，这样就自然产生了机器视觉的概念。
机器视觉的应用：
1、外观缺陷检测：
产品有没有质量问题，这个环节也是取代人工多的环节，比如在电子行业里面，电感电容的检测，包括裂纹、崩缺、污点、变形等缺陷方面的检测。
2、***：
视觉***系统可以快速的找到被检测产品的准确位置，上下料使用机器视觉***，实行正确***检测。
3、识别：
利用机器视觉对图像的处理，分析和理解，检测，可以分析不同模式的对象，达到数据的采集和追溯，比如在汽车紧固件行业、航空紧固件行业、五金配件等方面应用广泛。
机器视觉目前应用的行业是非常广泛的，主要是包括：汽车行业、电子行业、航空行业、五金行业等。用机器视觉代替人工检测，可以很大的提高生产效率和产品的质量。
机器视觉之于人工智能的意义等同于视觉之于人类的意义，而决定着机器视觉的就是图像处理技术。不同的应用领域需要不同的图像处理算法来实现机器视觉。常用的机器视觉领域图像算法有运动目标检测算法、基于深度学习的人脸算法等。下面介绍下机器视觉中的运动目标检测图像算法，定制非标视觉检测系统，该方法是运动物体识别和跟踪的基础。移动物体的检测依据视频图像中背景环境地不同可以分为静态背景检测和动态背景检测。由于篇幅有限，我们这里只介绍静态背景检测算法。常见的静态背景目标的检测算法包括帧间差分法、背景减除法、光流法等。这些背景不变算法的优缺点描述如下表二。
伴随着工业发展进程及工业4.0时代的到来，机器智能化也逐渐成为现实。特别是近期工业自动化中机器视觉技术的发展，视觉技术的不断更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日渐突显，也推动了工业自动化、人工智能、智能制造等行业的进步，为各个领域都带来更强劲的发展动力。伴随着工业发展进程及工业4.0时代的到来，机器智能化也逐渐成为现实。特别是近期工业自动化中机器视觉技术的发展，视觉技术的不断更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日渐突显，也推动了工业自动化、人工智能、智能制造等行业的进步，为各个领域都带来更强劲的发展动力。
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