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    機器視覺是一項綜合技術，是實現工業自行化、工廠智能化的關鍵零部件之一。現在主要分布在電子制造業、汽車制造、制藥、食品與包裝機械等領域。此外，物流、食品、包裝、印刷等行業的滲透率也在提高。在工業領域，設備視覺相當于生產設備的“眼睛”，可以解決人眼無法識別和檢測的工作。效率高、成本低的經濟效益，是視覺技術發展的出發點和落腳點。在用戶使用角度來說，制造商更傾向于高精密度、高準確率，擁有大視野自行變焦檢測，及其軟件的快速導入等功能的技術。檢測的高精密度，高準確率，這是設備代替人眼最基礎的部分，也是最直接的目的。

gd6611光大    人工檢測很容易產生疲態，造成工作品質不穩定，尤其是在精密制造領域，設備視覺比人眼有著更大的優點。現在設備人視覺測量和判斷已經十分成熟。例如，科技的視覺檢測軟件，在自行化的設備人應用上，準確率可以達到97%之上。

    載帶片材料表面缺陷在線機器視覺高速自行光學智能檢測軟件設備，集合當前領先的設備圖像視覺采集技術、光電識別技術，及其配套的強大完整適合國內載帶片材料條件生產的電腦視覺圖像軟件和硬件組合，精準精密快速時效進行在線載帶片材表面缺陷/瑕疵的高速檢測報警，高速度高分辨率的工業鏡頭影像圖像顯示瑕疵直觀超清晰。摒棄依靠繁瑣低質人工肉眼方式的“原始”在線品質檢測。

    視覺技術檢測由于采用統一的標準，因此不受人工產生疲勞/情緒/誤判等要素的影響，可極大提高生產效率及成品率，更可以減少人力成本和返貨返工成本，實現安全快速便捷保質保量。同時，載帶片材表面缺陷在線設備視覺自行高速檢測軟件設備，它實時供應全面精準的瑕疵超清晰圖像報告，及時處理提高載帶片材材料商品的優品。

    “載帶片材表面缺陷在線設備視覺自行高速光電智能檢測軟件設備”（中英文操作面板），完全依照國內載帶片材生產的特定條件而設計研發制造。其中“Bayesian學習”的人工智能記憶和自覺自行算法學習是我們的亮點和優點——-這種計算機分析算法技術的運用在分析留存缺陷/瑕疵故障信號模式時，通過“Bayesian學習”的人工智能記憶和自行學習機制，檢測/積累的商品缺陷例子越多，設備視覺檢測缺陷的準確率就越高，檢測速度也會更快。

gd6611光大    全球工業智能化的發展，人工用工的的減少，及其消費者對商品的高規定，都使得企業加強對品質的把控，在眾多要素的影響下，設備人的視覺市場將會給智能制造的領域帶來新的發展。