质量控制对于所有行业都是的。 从制造到医学研究再到农业，在整个过程中进行检查有助于确保更高质量的产品。 过去，都是通过人工来完成的，需要发费很多时间进行检查。 但是由于强大的机器视觉，人类已经摆脱了这些令人疲劳的任务这些单调重复性的工作。

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机器视觉应用在过去十年中急剧增长。 机器视觉的应用几乎可以在各行各业中看到，从药品检查到选择用于制造酒桶的合适木材。自动化工作几乎都会有 机器视觉。 它提供更快、更可靠的结果。 最终生产出更高效、质量更好、成本更低的产品。

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机器视觉系统包括相机、图像处理器和分析图像的软件。 分析图像后，自动化系统通常会做出决定。 许多检测应用使用 2D 灰度图像。 具有高帧速率和大分辨率的传感器可实现比以往更多的用例。 借助能够更快、更准确地吞吐量的相机和处理器，在更广泛的视野中检测更小的不一致性更容易获得且成本更低。

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随着相机的不断进步和更多功能的出现，检查的数量和检查的类型也在增加。 标准相机架构增加了更大的现场可编程门阵列 (FPGA)，允许更高水平的计算。 这些组件非常适合成本较低的可扩展检测应用。

机器视觉检测的一项进展是与人工智能和机器学习技术的集成。 随着该领域的不断发展，机器视觉将不再局限于一组预编程变量。 凭借基于海量数据集做出决策的能力，有朝一日可以消除检查错误，从而提高消费者的产品安全性和质量。