機器視覺經(jīng)過長時間的發(fā)展，技術(shù)不斷取得重大突破并被廣泛應用，當前已遍布工業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)。而且機器視覺易于實現(xiàn)自動化集成，軟件集成，是實現(xiàn)智能制造的基礎(chǔ)技術(shù)。據(jù)統(tǒng)計，中國的機器視覺市場需求近幾年處于持續(xù)高速增長階段，年復合增長率保持在23%。截至2021年，國內(nèi)機器視覺市場規(guī)模達163.8億元。4lf機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　目前，機器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應用主要包含定位、測量、識別、檢測等方向。隨著制造業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型步伐加快，工業(yè)視覺在各個方向上的應用都面臨著精度、速度與準確率要求越來越高的挑戰(zhàn)。這其中的部分問題隨著硬件水平的提高得到了有效的解決，比如采集硬件的分辨率、傳輸帶寬、運算效率方面，但是也有一部分問題，需要長周期的實踐和迭代升級才有可能解決，其核心關(guān)鍵點在于深度學習技術(shù)的發(fā)展與應用。深度學習技術(shù)會使工業(yè)視覺的應用邊界得到極大地拓展，由原來只能在產(chǎn)品標準化、一致性極高的場景，變成幾乎可以替代人眼進行任意場景下的視覺檢測應用，而且不止是工業(yè)生產(chǎn)方面，在農(nóng)業(yè)、民用等領(lǐng)域也可以取得良好的應用效果。4lf機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　傳統(tǒng)算法的實施效率高、消耗的算力和功耗少，這是深度學習無法比擬的優(yōu)勢。但針對一些代表性的場景如特征明顯但存在異物干擾的情況，使用傳統(tǒng)算法唯一的問題是會造成一定程度的過殺，而深度學習可以解決這些傳統(tǒng)算法無法解決的復雜場景問題。因此，從項目實施的復雜性和成本角度考慮，傳統(tǒng)算法和深度學習相結(jié)合是應該優(yōu)先考慮的方案。4lf機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

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　　多年的研發(fā)和一線實踐，精質(zhì)視覺深諳傳統(tǒng)算法與深度學習優(yōu)勢與邊界，因此開創(chuàng)性地將傳統(tǒng)算法融合深度學習，推出了面向工業(yè)4.0時代，加載深度學習技術(shù)的通用智能視覺開發(fā)平臺。最新版本幾乎可以完成任何行業(yè)內(nèi)任何場景下的圖像處理任務(wù)。而且基于英特爾OpenVINO的硬件加速，可幫助制造業(yè)用戶快速構(gòu)建自己的深度學習解決方案，在簡化開發(fā)流程、提高檢測準確性的同時，可以有效為用戶節(jié)省部署成本。4lf機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺