问：视觉检测的应用现状
- 答：在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装镇渗念技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接御困设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机喊棚及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。
问：机器视觉与人的视觉相比有哪些优势与不足
- 答：一、优势
1、数字化
2、信息集成
3、成本更低腔桥
4、效率更高
5、更能适应于改塌恶劣和危险的环境
6、重复性好
7、客观性：机器喜怒哀乐等情绪，检测出来的结果自然更客观，更可靠。
8、准确性更高
二、不足
1、需要有电才能正常工作；
2、需预先设置好标准，不会变通；
3、比较死板，遇到复杂的产品还是伍歼猛需人工检测。 - 答：机器视觉是基于硬件收集数据，软件来判断收据的一个系统，比较死板，但是效率非常高，在替代人眼检测方面可以在一些直观的项目上替代，例如外观瑕疵、黑点、不良等检测，实际上如果被检测档启迹产品比较复杂的话，还是需要人眼来检测。因为软件算法再发达也达不到人脑的高度，至少目前是这样的。像苏州誉阵自动化科技有限公司做检测就是这样，外观检测方面可替代性越来越行并高了。旁棚
- 答：与传统的人工质检相比，视觉检测技术具有以下优势：
第一，视觉检测技术可以实现快速、高效的检测，可以在短时间内处理大量的数据，并且不需要进行休息和调整，大大提高了检测的效率。
第二，视觉检测技术可以通过特征提取和图像处理技术，准确地识别和判断被检测物体的特征和缺陷，避免了人工质检中由于视力疲劳、主观判断等问题导致的误判，大大提高了检测的准确性。
第三，视觉检测技术不需要大量的人力投入，可以降低人卜行力成本，并且可以实现自动化检测，降低了设备运行的成本。
第四，视觉检测技术可以根据不同的检测要求进行调整和优化，适用于各种不同的检测场景，而传统的人工质检需要根据不同的产品和要求进行专门的培训和掌握。
总之，视觉检测技术的使用可以提高检测效率和准确性，降低成本和风险，并且适用于各种羡弊册不同的检测场景，因此在现代工业兄宏生产和科技研究中得到了广泛应用。 - 答：优势：
1、识别速度快，每分钟可以识别几百至几千个橡友物件
2、识别精度高，检测精度可达微米级
3、环境要求低，能适高温低温范围广，不惧恶劣环境，可以加装防护罩耐运
4、不疲劳、可持续工作
5、不受主观因素影响，检测质量稳定可靠
6、持续使用成本低昌如梁，只需前期投入购买成本，后期只需支付电费费用
不足：
1、智能程度低，不能做出主观判断
2、适应性不强，只能根据定制标准对物件进行识别
3、前期投入成本高 - 答：机器视州耐告觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉系统的特点是提高生产亩念的柔性和自动化程度，在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产册明品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。像美国TEO迪奥科技一家专业从事机器视觉的研发与生产的制造商，是机器视觉产品的首选品牌。
- 答：中长期来看机器视觉比人工便宜。一般的工厂都设有品检员等岗位，四个品检员的人工成本年均超过20万元。而20万基本上够搞一套机器视觉系统了，那还是值得投入的。视觉检测系统短期内不能完全取代人工目检，主要原因是还不够智能，中闭碧小企业愿意投资的意愿不强。但是对于工厂的质量控制来讲，机器野态尺视觉检测比人工检测更可靠。
目前国内做视觉检测的公司比较多，深圳有家全帝科技还可颂高以，特别是软件实力很强，一天检测能达到几万个，做的范围也挺广的，大大降低人工成本。 - 答：如扒孝陵下表列出春戚了机器视觉慎空与人眼视觉的比较：
- 答：以上，只是我简单的理解，好的卜咐光源对于呈像是很重要的。国内现在也有很多企业在做了。稳定性和长久性要差一点。很多光源里搜羡的每一颗灯珠都是精心挑选的，角度也很重要，不过有世弊拍很大的价格优势，国内普通的可能几百元到几千元都有，国外的可能几千到上万。
- 答：快，准确，但是不智能无法实现模糊识别
问：视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点？
- 答：视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。
首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析和腊铅，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。
不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更唤好多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方局凯面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。 - 答：关键不在于视觉而在于机器人，机器人会按照设定好的路径及算法进行移动，重复定位孙锋精度极高，也就是说保证了检测的点，至于乎氏用视觉还是射线还是超声探测，都是另外一码事，与传统检测手段相比，从静岁凯散态变为了动态，几乎可以无死角。再就是对于每个工件来说，检测的点都是一样的，即使细小的差异也能被发现，检测的精度更高了。
