随着自动化行业发展 ， 机器视觉技术的应用已经十分广泛 。 例如在自动化制造行业中 ， 用机器视觉测量、检测工件的各种尺寸参数 ， 如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等 ， 不但可以获取在线产品的尺寸参数 ， 同时可对产品做出在线实时判定和分拣 ， 应用十分普遍 。
基于机器视觉技术的检测系统具有成本低、精度高、安装简易等优点 。 再加上功能强大的视觉软件 ， 易于调整 ， 灵活方便 ， 且测量数据可存储 ， 便于建立统计分析 ， 便于快速发现问题 ， 解决问题 ， 是行业检测技术的不二之选 。
近年来 ， 深度学习软件比传统算法可以更好地对图像进行分类处理 。 与传统的图像处理软件(依赖于特定任务的算法)不同 ， 深度学习软件使用多层神经自学习算法网络 ， 根据人类检查员标记的图像来识别好图像和坏图像 。 这些数据集通常包含每个缺陷类型至少100个图像 ， 通过网络提供 ， 以创建一个模型 ， 对每个输入图像中的对象进行分类 ， 并确保高水平的可预测性 。
用于机器视觉的深度学习软件已经存在了十多年 ， 但直到最近几年才变得对用户友好和可行 。
在这几年内 ， 好些行业的制造商已经开始将其应用于各种各样的领域 ， 如检测手术器械上的焊接水坑、验证汽车座椅组件中多个组件的存在 ， 以 及识别反光金属表面上的不同缺陷 。

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深度学习+机器视觉与对工业制造的优势：
1、因为人眼有物理条件的约束 ， 在准确性上机器有显着的长处 。 即便人眼依托放大镜或显微镜来检测提高 ， 机器仍然会愈加准确 ， 因为它的精度能够到达千分之一英寸 。
2、机器能够更快的检测产品 。 特别是当检测高速运动的物体时 ， 比如说出产线上 ， 机器能够提高生产效率 。
3、因为机器比人快 ， 一台机器视觉检测设备能够承担好自己的使命 。 并且机器不需要停止、不会患病、能够接连工作 ， 所以能够极大的提高出产效率 。
4、人眼检测还有一个明显的缺点 ， 即是人的不确定性带来的主观性 ， 检测成果会随工人心情的好坏发生改变 ， 而机器没有喜怒哀乐 ， 检测的结果十分可靠 。
5、机器能可以把一个产品一次一次的进行检测工作而不会感到疲倦 。 与此相反 ， 人眼每次检测产品时都会有粗细的不同 ， 即便产品是完全一样的 。
传统的机器视觉技术由于其已被证实的重复性、可靠性和稳定性 ， 在制造工厂仍然很受欢迎 。
然而 ， 深度学习技术的出现为扩展能力和灵活性提供了更多可能性 。
盈泰德科技（深圳）有限公司有着多年的机器视觉行业经验 ， 在机器视觉的应用领域上有着不少成功的案例和解决方案 。 盈泰德科技一直以来致力于机器视觉产品的生产、开发、应用以及销售 ， 为客户提供整体机器视觉解决方案及服务 ， 把机器视觉技术应用到智能生产中 。
【机器视觉深度学习在工业制造中有哪些优势】转自：https://www.0755vc.com