那么，为什么一定要用到机器视觉呢?
1、机器视觉能够提高整个生产的速度，并且会减少整体的拒绝率。
2、自动检测能够在不利环境中实施，并且能够把检测到的信息记录下来用于后续统计分析。
3、需要人眼检测的地方，其检测结果依赖于操作者的疲劳度、责任心和经验等。
4、机器视觉能够实现产品在线100%的检测，便于系统集成。
5、机器视觉能够帮助提高用户对制造商产品的信心，并且增加销售量。
在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升;也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。需求决产品，只有满足需求的产品才有生存的空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是caq系统的质量信息来源，也可以和cims其它系统集成。
在智能制造过程中，机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。
实现“中国制造2025”，完成从制造大国向制造强国的转变，智能制造是主攻方向。在智能制造过程中，机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能，昆田科技，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。随着智能制造的愈演愈烈，市场对于机器视觉检测的需求也将逐渐增多。
机器视觉检测产业链
机器视觉检测在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。
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