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機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，在國外，機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業，其中大概40%-50%都集中在半導體行業。
機器視覺系統還在質量檢測的各個方面已經得到了廣泛的應用，并且其產品在應用中占據著舉足輕重的地位，國內大多機器視覺公司基本上是靠代理國外各種機器視覺品牌起家，隨著機器視覺的不斷應用，公司規模慢慢做大，技術上已經逐漸成熟。
東莞市瑞科智能科技有限公司專注于光學視覺自動化檢測多年，經過不懈的努力，我們在該領域上積累了豐富的經驗，實踐上擁有了許多成功案例和成熟方案，建立了科學規范的管理體系，以穩健的步伐為廣大客戶提供更多設備。
光學影像篩選設備具有以下優點：保證各道工序生產可靠進行，保證次品完成曝光及進行自動分選，提高產品質量，減少現場人員，提高生產率，引入光電術，改進流程控制，檢測結果具有穩定性，一致性，提高客戶信任度，保障訂單持續不斷。
傳統檢測方法的弊端很多，羅列如下：大量人員手工檢測，一致性差，容易產生錯誤，大多只能采用抽檢，人工全檢工作量相當大，人工無法持續保持一致的檢測效果，不同的檢測者之間存在差異，無法實現實時的流程控制機械系統檢測，局限性多，不靈活，笨重，無法快速完成全檢，無法適應現代的質量控制和統計流程控制。
光學影像篩選設備工作原理：利用光電視覺技術代替人眼視覺檢測，用高速工業相機快速攝取工件的影像信息，輸入PC上位機，通過一定的程式及算法進行處理分析，判別與標準之間差異，然后將結果輸出，統計，發現不良品進行報警或自動剔除，至快0.04秒可完成一次檢測。
一個典型的機器視覺檢測系統主要包括光源、光學鏡頭、數字相機、圖像采集卡1、圖像處理模塊、分揀機構等部份，在機器視覺應用系統中，合適的光源與照明方案往往是整個系統成敗的關鍵，起著非常重要的作用，它并不是簡單的照亮物體而已。
光源與照明方案的配合應盡可能地突出物體特征量，在物體需要檢測的部分與那些不重要部分之間應盡可能地產生明顯的區別，增加對比度，同時還應保證足夠的整體亮度，物體位置的變化不應該影響成像的質量。
東莞市瑞科智能科技有限公司專注于光學視覺自動化檢測多年，經過不懈的努力，我們在該領域上積累了豐富的經驗，實踐上擁有了許多成功案例和成熟方案，建立了科學規范的管理體系，形成了一支不斷、進取和富有競爭力的團隊。
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