Teledyne DALSA的Linea HS 16k多场TDI相机

近年来，生产制造企业对于金属的需求快速增长，对于产品质量的要求也是日益严格。如何对金属产品质量进行有效控制，我们的方法很简单：提供针对每种金属产品应用优化的表面缺陷检测解决方案，以高效一致方法的进行在线检查。事实证明，实时信息在为客户解决问题方面具有无可估量的价值，通过消除对生产后物理带材检验的依赖，制造商能够克服重大障碍。

工程点扩散功能（E-PSF）技术以光学相位板的形式发展，将使制造商能够满足对超精密物体成像不断增长的需求。

表面缺陷检测系统也叫表面质量检测系统或者表面质量检测设备。应用的领域十分的广泛，我例举一下最主要的应用领域吧，钢铁冶金，有色金属加工，高精铜板带，铝板带，铝箔，不锈钢制造，电子材料，无纺布，织物，玻璃，纸张，薄膜。

机器视觉是一个新兴领域，如果设置正确，可以减少过程效率低下。任何使用机器视觉作为机器人引导或检查的设施都应重视这一领域，以寻求可能的改进。

研究人员开发了一种图像传感器阵列，它作为自己的人工神经网络，可以同时捕获和识别光学图像，无需将信息转换成数字格式即可快速处理信息。

机器视觉系统集成是一门学科，随着新成像技术的不断发展，这门学科的发展势头依然强劲。

FPGA具有灵活高效、可重复编程特性，可实现定制性能、高吞吐量和低延迟，是十分灵活且强大的计算加速器。所以，很多研究机构将算法进行简化后，使用FPGA进行处理。

将机器视觉和深度学习结合起来，将为企业在运营和投资回报(ROI)方面提供强大的手段。因此，抓住传统机器视觉和深度学习之间的差异，并理解这些技术如何相互补充——而不是竞争或替代——对于实现投资最大化至关重要。

在构建成本效益高的三维视觉系统时，是最好使用基于组件的方法（如照相机、激光、透镜、支架、校准目标）还是采用一体化（即智能）方法？乍一看，以较低的成本购买单个组件和构建定制的视觉解决方案似乎是更经济的途径。

本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。

随着计算机软硬件、图像采集处理装置、图像处理技术的迅猛发展，机器视觉技术在农业的应用领域不断扩展。目前，美国、日本、德国等发达国家已经开始将机器视觉系统应用到农业生产的各个阶段，以解决人口老龄化加剧、劳动力缺失等问题引起的挑战。

表面缺陷检测系统主要以相机成像和图像处理技术为主，配置合适的相机和光源可以使被检测物体凸显表面缺陷或特征，使其检测系统能够实时、准确的对物体表面缺陷进行检测。

机器人视觉应用程序可以带来一系列复杂的需求，但开源库可以为几乎所有需求提供解决方案。开发人员可以找到从基本的图像处理和对象识别再到运动规划和避免碰撞的开源软件包 。另外，还有有一些关键的开源图像处理软件包，可以帮助开发人员实现复杂的机器人系统。