我们遇到的生产橡胶件的厂商，绝大部分的橡胶件都是有颜色的，六面检查机视觉检测设备，在视觉检测的过程中， 机器视觉，橡胶件的颜色直接过光照效果造成影响，比如黑色的橡胶件容易吸光问题。
其次，很多橡胶件是有弹性的，在检测过程中，光学影像筛选机，不对橡胶件进行拉伸，就难以检测内部的缺陷，比如存在的裂纹、颗粒、污迹等;***后，绝大部分的橡胶件是不规则形状的，四面体缺陷视觉检测设备，这就更挑战机器视觉检测了，也是因为这些种种原因，多面体外观缺陷视觉检测，橡胶件的视觉检测载整个视觉行业相对检测技术相对薄弱，但也不代表不能检测。
视觉检测发展至今有30多年了，而进入我国工业生产制造领域有10多年的时间了。视觉检测在我国工业自动化生产制造中急速发展，在精密五金、橡胶圈、电子零件、紧固件等领域得以推广发展，先中型以上生产商使用视觉检测设备已成常态。科技的发展离不开不断的实践和研究，视觉检测、影像筛选的路还很遥远，但总有达到彼岸的时候，我国对智能科技的研究支持和推动，让我们更有底气的走下去。
0世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的***元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈***网络的复杂性，继而提出了卷积***网络(CNN) 。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。实质上，CNN就是通过模仿细胞视觉信息的处理过程而构建的多层Hubel-Wiesel结构 。
CNN和普通的***网络具有许多相似之处，它们都是模仿人类***的结构，由具有可学习的权重和偏置常数的***元组成。每一个***元可以接收输入信号，经过运算后输出每一个分类的分数。但是，CNN的输入一般是图像，卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，终使其能够被训练。CNN利用该特点，把***元设计成具有三个维度：。
视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，视觉检测，所以视觉处理器用的较少了。
在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，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质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
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