机器视觉检测中的技术瓶颈分析

在某些不适合手动操作的危险工作环境中，通常用机器代替人工。同时，在大规模工业生产过程中，人工目视检查产品质量效率低下且精度低。因此，机器视觉技术应运而生。

机器视觉检测中的技术瓶颈分析

1）实时性：如果视觉检测设备的图像获取速度和处理速度较慢，再加上深度学习算法的引入，将会增加系统实时处理的难度，无法跟上机器操作和控制的节奏。

2）准确性：机器视觉检查系统要求图像识别和测量的准确性接近100％，任何细微的错误都可能带来不可预测的后果。例如，目标定位误差将使组装后的设备不符合要求。

3）系统能力：目前的嵌入式图像处理系统存在芯片运算能力不足，存储空间有限等问题，往往无法满足神经网络的迭代运算，大规模矩阵等大规模图像处理的需求。操作等。

4）稳定性：某种处理方法通常在研发中表现良好，但是在复杂多变的应用环境中，问题有时会出现。例如，当目标匹配时，机器视觉检测的面部识别系统的识别率可以高达95％，但是在实际的监视环境中，视觉检测的识别率将大大降低。