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四川外观视觉检测设备定制

机器视觉镜头的工作距离要适当。所谓工作距离，是指当图像在焦距范围内的时候，物体和镜头前端的距离。不适当的工作距离，都会降低成像性能，增加检测成本。通过焦距、工作距离、CCD尺寸这些我们还可以得知镜头的视场范围，选择镜头的原则也同时包括了镜头视场覆盖的原则。

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机器视觉镜头的光谱特性要符合光源的要求。在机器视觉系统中，镜头不只是与相机相互作用的，镜头还需满足光源要求，才能获取全部的图像信息。在这里需要考虑光源的波长、光谱范围、以及光源的种类是红外还是紫外等等。

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视觉图像技术需要专注于构建四项核心能力： 第一，智能识别。海量信息快速收敛，从海量信息中找到关键特征。准确性和可靠性是关键。 第二，智能测量。测量是行业的基础，需要精准。 第三，智能检测。在测量的基础上，对多信息、多指标进行综合分析判断，重点是基于复杂逻辑的智能判断。 第四，智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联，人员、设备、生产材料、环境、技术等数据互联，产生深度学习、智能优化、智能预测等创新能力，真正展示了工业4.0的威力。

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计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由单个或者多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。 机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。二者共用一套理论系统，只是发展的方向不同，机器视觉侧重于在工业领域的实际应用，而计算机视觉侧重理论算法的研究。