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隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人及相關(guān)智能化設(shè)備已經(jīng)開始應(yīng)用到工業(yè)中，那么，通過機(jī)器視覺來進(jìn)行檢測的系統(tǒng)，是否可以代替人工通過肉眼進(jìn)行檢測呢？同創(chuàng)儀器作為機(jī)器視覺專業(yè)廠家，將針對此問題進(jìn)行詳細(xì)討論。

要討論這個問題，需要分為兩個方面，一是成本，二是技術(shù)。

　　如果企業(yè)要進(jìn)行機(jī)器視覺檢測代替人眼檢測，需要進(jìn)行升級，這對于中小型企業(yè)來說是比較困難的支出，同時使用機(jī)器視覺檢測后也需要相關(guān)人才，這又是另一筆支出。也因此，目前機(jī)器視覺檢測代替人眼檢測僅在部分實(shí)力雄厚的大型企業(yè)中出現(xiàn)，中小企業(yè)除非有必須進(jìn)行升級替換的必要，否則都不會考慮。

　　與成本相比，技術(shù)則是限制機(jī)器視覺檢測代替人眼檢測的關(guān)鍵原因，目前通過機(jī)器視覺檢測應(yīng)用中，打光是一個難點(diǎn)，如果獲得的圖片讓人看還要仔細(xì)斟酌才能給出結(jié)果，那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光，突出所要檢測的特征，算法并不是困難的東西。

　　機(jī)器視覺檢測目前在智能上與人相比甚大，主要體現(xiàn)在非預(yù)期的缺陷識別上。目前機(jī)器視覺是給定一些具體的缺陷模式，來識別它們到底有沒有發(fā)生。這使得有時會有一些明顯缺陷，只是因?yàn)橹皼]有發(fā)生或發(fā)生模式多樣化，從而在機(jī)器視覺系統(tǒng)里沒有存儲具體信息，從而導(dǎo)致機(jī)器視覺檢測漏檢；這樣的失誤人工檢測時，即使之前沒有發(fā)現(xiàn)過這個缺陷，但通過自身的判斷，仍然有極大幾率發(fā)現(xiàn)。

　　目前有許多智能相機(jī)供應(yīng)商，也有許多分析軟件供應(yīng)商，雖然各自發(fā)布的軟件算法各有特點(diǎn)，其實(shí)用起來真的差不多，功能非常雷同。但都是按照固定的模式和步驟去處理相機(jī)獲得的圖片，從圖片上去分析某個預(yù)期中的特征，從而給出判別結(jié)果，沒有一家有革命性的智能算法。

　　機(jī)器視覺檢測短期內(nèi)是達(dá)不到人類般智慧識別的，因?yàn)閳D像分析算法相關(guān)的理論都還沒有準(zhǔn)備好。

但是，機(jī)器視覺檢測相較于人眼檢測有個最大的優(yōu)點(diǎn)，就是穩(wěn)定性。人工通過肉眼進(jìn)行檢測，即使設(shè)計很好的獎懲制度，也有可能出現(xiàn)漏檢率，而機(jī)器視覺檢測則不會出現(xiàn)因?yàn)槭韬龃笠舛斐傻穆z。因此，工廠檢測最需要的穩(wěn)定檢測方面，機(jī)器視覺檢測優(yōu)于人眼檢測，即使出現(xiàn)前文所說的非算法內(nèi)特殊缺陷，那畢竟是小概率事件，經(jīng)常發(fā)生的缺陷機(jī)器視覺檢測還是能夠發(fā)現(xiàn)。

　　同時就成本而言，隨著機(jī)器視覺的發(fā)展，價格下降趨勢下，能夠得到更高普及，就目前而言，一般工廠的四班次需要四個操作員，其一年成本也超過20萬，而20萬差不多可以搞一套機(jī)器視覺了。

　　所以，機(jī)器視覺檢測代替人眼檢測，是一種趨勢，將會得到越來越多的普及，目前制約的主要原因，在于機(jī)器視覺檢測的智能化不夠。