觀點二：

   在各種缺陷檢測的應(yīng)用中，打光是個難點。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。

   但是，注意這里有一個很嚴(yán)重的但是。我并不是說算法已經(jīng)夠好了，機(jī)器視覺和人類的差距還是非常巨大的！這里面差距就是智能。沒錯，智能相機(jī)距離智能兩個字，還很遠(yuǎn)。主要體現(xiàn)在：對于非預(yù)期的缺陷的識別。

在應(yīng)用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機(jī)器視覺來識別它們到底有沒有發(fā)生。但經(jīng)常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒有發(fā)生過，或者發(fā)生的模式過分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒讓他去檢測這個缺陷，但是他會注意到，從而有較大幾率抓住它。

  當(dāng)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，其實用起來真的差不多，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。

因為對于工廠而言，的是“受控”，我們可以接受有個別特殊的未發(fā)生過的缺陷被漏出，但必須知道有一些經(jīng)常發(fā)生的不可接受的缺陷一定能夠被發(fā)現(xiàn)。

   成本方面，機(jī)器視覺整體算起來比人工更劃算。一般的工廠都是四個班次，四個操作員的成本年均超過20萬。而20萬的成本，想要買一臺機(jī)器視覺檢測設(shè)備，基本上是可以解決的了。所以，我的答案是： 視覺檢測系統(tǒng)短期內(nèi)不能完全取代人工目檢，主要原因是不夠智能。 但是對于工廠的質(zhì)量控制來講，機(jī)器視覺比人靠譜。

數(shù)據(jù)處理誤差

      圖像算法是引起視覺測量誤差的重要來源之一，其和圖像質(zhì)量共同決定著視覺測量的精度和穩(wěn)定性。

      玖瑞科技獨特的LOOKSMART視覺測量系列專利算法保證了由數(shù)據(jù)處理而產(chǎn)生的誤差較小，能夠滿足絕大部分客戶的需求。

精度分析

      視覺測量的精度是由硬件分辨力、標(biāo)定精度、圖像算法及測量條件來共同決定的。一般來說，測量條件是固定的，改善的空間有限，硬件分辨力和標(biāo)定精度有較大的改善空間，但受制于技術(shù)條件、項目預(yù)算等主客觀因素，在上述條件下如何取得符合條件的高清晰圖像是課題，其是精度高低的50%因素。