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    视觉系统2D技术进展至今类似有30多年了，技术相对成熟，在商品品质控制全自动化行业广泛使用，但类似很难满足现今的技术要求了。如今市场上商品质量关于精密度规定越来越高，视觉系统三维技术相对于2D会更受生产制造企业的欢迎，三维视觉能够检测出2D系统所不能检测出的内容。因而，能够检测与形状有关的特征，例如物体平直度，表面角度和体积。

乐发vll    由于工控自动化的进展，视觉系统检验技术广泛应用在检验、识别等表面缺陷检验行业，比如电子零部件外观缺陷检验、磁材外观缺陷检验、塑胶品外观缺陷检验、印刷品字符、条码等检验，这些运用种类都有着一个共同的热点，便是大大批量生产制造、外观质量规定高、生产制造效率和精密度规定高，人工检验已无法满足生产制造要求。

    在90年代，这般庞大的生产制造量面前，使用人工检验就聘请特别多的检验职员，投入很多的人力成本、培训成本等，在工厂投入如果多的成本到里边去后，却不能合理的保证商品的检验达标率。而视觉检验完美的解决了人工检验单一、重复性的工作中，视觉系统检测机的全自动化能力、客观非接触性检验、高精密检验的特点已成为生产厂家优先的选择。

    机器视觉检测技术不仅能带来商品的检验达标率，还能形成实时数据反馈，从而让技术员能及时找到缺陷缘故，提升生产制造精密度，节约生产制造成本。早在90年代，我国的视觉系统技术开始进展，在如今那个全面进展全自动化的时代，视觉系统技术的使用时将来的大趋大势，视觉系统技术的大力普及，预示着将来的全自动化时代。

    三维传感器中的全部组件都被稳固地安装在单个光机械设备组件上，以确保重复性，焦距有关于发射器和成像器平面锁定在位，同时主要包括温度补偿作用，以便纠正由于金属蠕变而引起的移动。三维视觉系统的另一个好处是，例如，能够用多个扫描仪扫描诸如卡车框架的大物体。

    伴随着人工智能的更多运用落地，深度学习成为视觉系统检验的受欢迎进展趋势，深度学习是机器设备学习的一个行业，它使计算机能够利用卷积神经网络等系统结构进行训练和学习。它利用处理数据和创建用于决策的模式来模仿人类大脑的工作中方式。将来几年深度学习技术将会接着发挥关键功能。