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缺陷检测设备可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，大大提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。

　　以上内容就是对视觉缺陷检测设备在各大行业中的应用的介绍了，它利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、***终进行实际检测、控制和应用。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测设备的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。

在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、***、增强现实（AR）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能***Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积神经网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟神经网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。

质量控制：如药瓶完成灌装后，测量灌装是否达到基准线；

字符条码检测和二维码识别：读取条形码、2维矩阵码或打印字符，并验证标签内容和正确的方位；

生产控制：检查每个药盒里的说明书是否遗漏或者总生产药品的数量；

机器视觉检测在食品饮料行业中的应用

啤酒/饮料行业的包装技术迅猛发展，在高速包装线上，机器视觉检测扮演着不可或缺的角色。对于食品饮料生产制造企业而言，其生产自动化程度越来越高，对产品质量、生产效率的要求也越来越严格。