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解密机器视觉应用
企业的业务围绕质量，效率和运营的无缝性发展。而机器学习在可以帮助实现这一目标。机器学习可以帮助我们实现这一点。但是为了理解机器视觉是如何做到这一点的，理解什么是机器视觉是很重要的。
历史：
机器视觉并不是一种从流程中消除缺陷的新颖方法。其实早在1950年代，企业就在使用它。但是，真正的扩张和发展是在1980年代和1990年代。
什么是机器视觉：
机器视觉顾名思义机器的眼睛。它通过相机捕获图像并将其作为数据进行分析，以得出某些预期结果。通常，机器视觉设置使用以下组件，而与行业垂直和应用程序类型无关：
感测器
帧抓取器
相机（数字或模拟）
足以让相机捕捉高质量图像的照明
能够分析图像的软件和计算机
可以识别模式的算法；在某些用例中很重要
屏幕或机械组件等输出
了解流程：
一切都从传感器开始。当传感器检测到存在时，光源触发并点亮感兴趣的产品/区域。然后，相机捕捉产品或其组件的图像。一种称为帧抓取器的数字化设备，然后将这些原始数据转换成数字输出。然后，这些数据作为数字文件由软件系统存储在计算机中，以供进一步分析。与机器学习和人工智能相关的任何其他过程一样，这也需要预先输入数据。因此，已经包含的参数有助于比较文件以确保文件没有缺陷。
例如，如果这些数据有缺陷，那就是一次失败的检查。因此，它是质量控制的工具-识别问题并学习如何解决它们。但是，它不仅可以用于改善产品线缺陷，还可以用于农业。
