光電傳感器是采用光電元件作為檢測元件，

首先把被測量的變化轉變?yōu)樾盘柕淖兓?，然后借助光電元件進一步將光信號轉換成電信號。光電傳感器一般由光源、光學通路和光電元件3部分組成。光電檢測方法具有精度高、反應快、非接觸等優(yōu)點，而且可測參數多，傳感器的結構簡單，形式靈活多樣，體積小。近年來，工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)，隨著光電技術的發(fā)展，光電傳感器已成為系列產品，合肥視覺檢測系統(tǒng)，其品種及產量日益增加，用戶可根據需要選用各種規(guī)格產品，在各種輕工自動機上獲得廣泛的應用。

機器視覺檢測的未來趨勢：

　　嵌入式視覺將繼續(xù)增長

　　得益于越來越多的行業(yè)應用程序的支持，嵌入式視覺將繼續(xù)快速增長，例如自動駕駛，生命科學，消費電子，邊境監(jiān)控和農業(yè)等。

　　處理能力大大增強，內存變得非常便宜。用戶可以選擇一個非常小的相機，并使用來自不同來源的云數據。將這些因素與機器學習結合在一起時，如果使用單獨的軟件包，則具有內在的愿景。

用于視覺檢測的深度學習一直處于顛覆性技術的前沿。

如果您涉足視覺檢測行業(yè)，您可能已經看到了該軟件如何與深度學習算法相集成以及如何快速產生結果。這些系統(tǒng)可以運行數千個排列，并且在識別和歷史記錄以及其他應用程序的視覺檢查中具有100%的準確性。

　　深度學習將對傳統(tǒng)的圖像分析方法產生深遠的影響。這不僅將改變我們生產的產品，還將改變我們與客戶互動的方式。深度學習將在解決傳統(tǒng)視覺檢測無法解決的應用程序中發(fā)揮重要作用。

　　例如，在冷凍干燥的小瓶中檢測時，每次的結果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統(tǒng)的檢測過程非常具有挑戰(zhàn)性，因為在某些情況下，可能是粒子看起來與裂縫非常相似，而深度學習有助于區(qū)分這種細微的差異。