姓名：鐘寧健
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外觀檢測面臨的挑戰(zhàn)
智能傳感器，智能相機和可配置視覺系統(tǒng)已大大消除了開發(fā)視覺檢測系統(tǒng)的需求。當今最常見的應用是通過即用型即插即用技術完成的。在過去的十年中，智能相機變得越來越強大，照明公司提供的產(chǎn)品范圍也不斷擴大。但是，隨著軟件功能的增強和價格的不斷下降，軟件包的互聯(lián)和標準化仍然存在問題。
不同的公司對同一事物使用不同的術語。甚至像以太網(wǎng)這樣的標準化通信在公司之間也存在巨大差異，并且在視覺行業(yè)也沒有真正推動開放軟件標準的推動。
當今的視覺產(chǎn)品可以滿足大多數(shù)應用的需求。隨著技術和客戶需求的發(fā)展，系統(tǒng)集成商必須保持清醒。例如，在3D影像市場中，硬件創(chuàng)新先于軟件創(chuàng)新。
盡管有很多3D傳感器和攝像機可供使用，例如激光三角測量，帶有偽隨機碼型發(fā)生器的立體聲傳感器等，但是為了實現(xiàn)快速的系統(tǒng)開發(fā)，開發(fā)工具鏈有很大差距。
例如，許多OEM當前使用開放式標準3D傳感器，從頭開始編寫程序應用程序，或使用“封閉式”系統(tǒng)進行工具配置，這通常很昂貴。高速機載圖像處理可能需要具有現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的3D傳感器，從而使非FPGA程序員可以在軟件包中部署3D圖像處理算法。
另一個挑戰(zhàn)是從人工智能和深度學習中獲取信息的能力。挑戰(zhàn)是區(qū)分炒作與實質(zhì)?，F(xiàn)實情況是“許多人工智能和深度學習算法有時太麻煩了。
盡管視覺檢測應用程序受益于深度學習算法，但是這些算法不能解決所有問題。與傳統(tǒng)編程相比，當人們想達到99％以上的準確性所需的努力時，這一點尤其明顯。盡管如此，這項技術確實占有一席之地，并將在未來幾年繼續(xù)發(fā)揮重要作用。
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