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　　1)光源与成像：机器视觉中优质的成像是第一步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。8迟4机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费

　　2)重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别很多时候较难，这也是很多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。8迟4机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费

　　3)对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的&濒诲辩耻辞;智慧&谤诲辩耻辞;目前还较难突破。8迟4机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费