人眼是個非常復雜的工具，它與大腦結合，使我們能夠感知周圍環境，即使目標的確切形狀發生變化，也能夠在瞬間辨識它們。但是，人類的視覺也有重要的局限性。首先，我們只有兩只眼睛，它們反應太慢而無法詳細看到快速移動的物體，而且它們只對光譜的有限部分敏感，眩光和反射也妨礙了長時間專注物體某些屬性(如尺寸或顏色)的能力。另外，我們對于影像的感知和儲存還是很主觀，因此，人眼無法進行準確測量，他們不是驗證產品質量的理想選擇。

機器視覺：比人眼更可靠、更準確

        機器視覺，或稱基于影像的自動檢測和分析，當涉及準確和可靠的產品檢測時，擁有超越人類視覺的全面優勢，且通常還結合了不同的技術。如對于快速移動的物體的檢測上，肉眼觀察不是一個好的選擇。機器視覺才是解決之道——六個攝影機使用非常快的快門速度和短暫的偏振光曝光(頻閃)觀察快速移動的產品。這能夠創建清晰的影像，其中的缺陷可看得清清楚楚，然后，特殊的軟件在50ms內檢索所有缺陷，每天可工作24小時，因此，在各方面都優于人眼檢驗。

人眼對比自我學習軟件

        人眼有一個長項令人贊嘆：能發現產品的異常或缺陷。如果產品夠大，我們會立即在產品上發現缺陷，即使以前從未見過這個缺陷，也會立刻注意到一件小對象上的劃痕或衣服上的裂口。通常，當拿起一件物品，轉動它、觀察反光，就會無意識地感受到異常，這與我們杰出的解讀能力結合，使人眼幾乎無與倫比。
        然而，近年來，機器視覺技術已經有了很大發展，現在在很多情況下能與人們的解讀能力相媲美。使用復雜的自學視覺算法，當前的技術能夠以與人腦執行任務相同的方式處理影像。如果提供內建附加信息的圖片庫，智能軟件可自學在哪里發現錯誤，而無需任何人編寫任何一行程序代碼。這些附加信息可以指出哪些產品是好的，哪些是壞的，或顯示缺陷位于何處，且即使是改變設計的產品也能被快速辨識。

總結

        可以說，在任何情況下，機器視覺都可以匹敵甚至超越我們眼睛和大腦的視覺檢測能力。

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