1.筛选速度
速度决定产能，若要使用机台取代大量人力检测，速度一定是首要考虑因素。市场上机台销售者众说纷纭以M8产品为例，从200pic/分到500pic/分都有。基本上除了送料速度外，检测内容与相机取像速度也有一定影响。一般来说M8产品在正常检测项目之下，都要在450pic/分以上才算合格。
2. 筛选精度
大部分人认为提高精度的话一定要提高相机配置，实际上精度也会受到灯光以及镜头得影响。 多数业者会建议你购买高精度相机，以提升检测时的精度，但很多时候，适当的灯源及镜头就能达到客户需求，况且别忘了高精度的相机也会增加计算机处理时间而影响检测速度。
3.共享性
紧固件，加工件样式千百种，大小更是。 业者在选择自动筛选机时，包括零件的样式以及共享性也是很大的考虑。有些筛选机只能适用于一种产品，气门嘴视觉检测设备哪家好，甚至只能适用于单一尺寸，如此便无法将业者的***发挥，亦无法达到取代人力检测，节省成本的主要目的。对有多样产品的业者来说在成本支出上更是一大负担。
深度学习是近几年的热门研究话题。深度学习受到***学的启示，模拟人脑的认知与表达过程，通过低层信号到高层特征的函数映射，来建立学习数据内部隐含关系的逻辑层次模型。深度学习相比于一般的浅层模型的机器学习方法具有多隐层结构，视觉检测设备，对大数据具有更好的拟合性。
传统的图像处理仅是单张或为数不多的数字图像的处理，而在今天信息炸的时代，对图像的处理更多地涉及到视频（图像流）的分析，每一副图像可能有数十万个像素点，而一段多帧视频若有成百上千幅图像构成，其数据量足以媲美其他工业的"大数据"。传统的图像物体分类与检测算法及策略难以满足图像视频大数据在处理效率、性能和智能化等方面所提出的要求 。深度学习通过模拟类似人脑的层次结构建立从低级信号到高层语义的映射，以实现数据的分级特征表达，具有强大的视觉信息处理能力，因而， 在机器视觉领域，深度学习的代表--卷积***网络（Convolutional Neural Network， CNN）得以广泛应用。
在机器视觉系统中，链条自动化视觉检测设备供应商，打光的稳定性是能影响整个系统测量速度的，因为只要是光源发生了稍微的变化，测量的结果都会发生很大的偏差，主要的原因是光照不稳定会造成图像的采集发生变化，联办缺陷视觉检测设备哪家好，所以在机器视觉系统的设计中，要把光源的影响消除到低状态，同时还要保证光源的稳定性。在机器视觉系统中，打光是一个难点，一般要根据产品特定的应用实例来选择光源，还要根据环境来进行光源的安装和测试等，这样可以达到佳的效果。不同类型的光源稳定性是不一样的，光源不均匀会对产品的图像质量存在一定的影响，不同方向的发光强度存在很大的区别。
在视觉系统检测的环境中，环境的温度、光照度、电源、电压、灰尘等，良好的运行环境是系统可以稳定运行的保障，外界的光照会影响到被测物体的光照度，增加图像数据传输的噪音，电源和电压也会导致光源发光出现不稳定，导致影响到***终的检测精度和速度等。
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