快盈lV入口500万人眼是个非常复杂的工具，但它也有局限性。例如，在检查产品时，机器视觉不仅更快，而且准确得多。
人眼是个特别复杂的工具；与大脑结合，使我们能够感知周围环境。即使目标的确切形状发生变化，我们也能够在瞬间识别它们。我们运用视觉感知来分析我们的环境，并有一个能够锐利聚焦特定区域的广阔视野。随着人类不断适应许多不同的刺激和环境以求生存，这些能力已经在几千年中逐渐演变进化。
但是，我们的视觉感受也有重要的局限性。首先，我们只有两只眼睛。它们反应太慢而无法详细看到快速移动的物体，而且它们只对光谱的有限部分敏感。眩光和反射也妨碍了我们长时间专注物体某些属性（如尺寸或颜色）的能力。另外，我们对于图像的感知和存储还是很主观的。因此，难怪人眼无法进行准确测量，因而它们不是验证产品质量的理想工具。
机器视觉：比人眼更可靠、更准确
机器视觉，或称基于成像的自动检测和分析，当涉及准确和可靠的产品检测时，拥有超越人类视觉的优势，并且通常还结合了不同的技术。下面是两个如何实现机器视觉系统，以确保生产环境中的较高质量的例子。
示例1：检查以20个/秒的速度移动的产品。目标是以0.02mm2的精度检测误差。
鉴于快速的节拍和对长期可靠性的需求，在这种情况下肉眼观察不是一种选择。然而，如果企图这样做，那么这样的一个实验会涉及一大堆人，这又将违背检查的客观性。机器视觉才是解决之道：六个摄像机使用非常快的快门速度和短暂的偏振光曝光（频闪）观察快速移动的产品。这能够创建清晰的图像，其中的缺陷可看得清清楚楚。然后，特殊的软件在50ms内检索所有缺陷，每天可工作24小时（通过使用实时操作系统或FPGA）。因此，这个系统在各方面都优于人眼检验。
示例2：在以5m/s速度通过的物体上，须在20mm的区域内检测到几μm的缺陷。
快盈lV入口500万如果在这种情况下使用人眼进行检查，则需要一个人能够在以18km/h速度移动（即每秒一个）的产品的2m表面上看到几微米的缺陷。因此在这里，用肉眼检查同样不现实。选择是结合了高科技的机器视觉技术（如8k线扫描技术）与快速镜头、LED线条灯和较高速“即时”图像处理软件的组合方案。
人眼对比自我学习软件
人眼有一个长项令人赞叹：发现产品的异常或缺陷。如果产品足够大，我们会立即在产品上发现缺陷。即使我们以前从未见过这个缺陷，我们也会立刻注意到一件小物件上的划痕或衣服上的裂口。通常，当我们拿起一件物品，转动它观察反光，我们就会无意识地感受到异常。这与我们杰出的解读能力相结合。
快盈lV入口500万然而，近年来，机器视觉技术已经有了很大发展，现在在很多情况下能与我们的解读能力相媲美。使用复杂的自学视觉算法，当前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理图像。如果提供带有附加信息的图片库，智能软件可自学在哪里发现错误，而无需任何人编写即使一行代码。这些附加信息可以指出哪些产品是好的，哪些是坏的，或显示缺陷位于何处。即使是改变设计的产品也能被快速识别。
总结
在任何情况下，机器视觉可以匹敌甚至超越我们眼睛和大脑的视觉检测能力。
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