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    視覺系統2D技術進展至今類似有30多年了，技術相對成熟，在商品品質控制全自動化行業(yè)廣泛使用，但類似很難滿足現今的技術要求了。如今市場上商品質量關于精密度規(guī)定越來越高，視覺系統三維技術相對于2D會更受生產制造企業(yè)的歡迎，三維視覺能夠檢測出2D系統所不能檢測出的內容。因而，能夠檢測與形狀有關的特征，例如物體平直度，表面角度和體積。

    由于工控自動化的進展，視覺系統檢驗技術廣泛應用在檢驗、識別等表面缺陷檢驗行業(yè)，比如電子零部件外觀缺陷檢驗、磁材外觀缺陷檢驗、塑膠品外觀缺陷檢驗、印刷品字符、條碼等檢驗，這些運用種類都有著一個共同的熱點，便是大大批量生產制造、外觀質量規(guī)定高、生產制造效率和精密度規(guī)定高，人工檢驗已無法滿足生產制造要求。

    在90年代，這般龐大的生產制造量面前，使用人工檢驗就聘請?zhí)貏e多的檢驗職員，投入很多的人力成本、培訓成本等，在工廠投入如果多的成本到里邊去后，卻不能合理的保證商品的檢驗達標率。而視覺檢驗完美的解決了人工檢驗單一、重復性的工作中，視覺系統檢測機的全自動化能力、客觀非接觸性檢驗、高精密檢驗的特點已成為生產廠家優(yōu)先的選擇。

    機器視覺檢測技術不僅能帶來商品的檢驗達標率，還能形成實時數據反饋，從而讓技術員能及時找到缺陷緣故，提升生產制造精密度，節(jié)約生產制造成本。早在90年代，我國的視覺系統技術開始進展，在如今那個全面進展全自動化的時代，視覺系統技術的使用時將來的大趨大勢，視覺系統技術的大力普及，預示著將來的全自動化時代。

    三維傳感器中的全部組件都被穩(wěn)固地安裝在單個光機械設備組件上，以確保重復性，焦距有關于發(fā)射器和成像器平面鎖定在位，同時主要包括溫度補償作用，以便糾正由于金屬蠕變而引起的移動。三維視覺系統的另一個好處是，例如，能夠用多個掃描儀掃描諸如卡車框架的大物體。

    伴隨著人工智能的更多運用落地，深度學習成為視覺系統檢驗的受歡迎進展趨勢，深度學習是機器設備學習的一個行業(yè)，它使計算機能夠利用卷積神經網絡等系統結構進行訓練和學習。它利用處理數據和創(chuàng)建用于決策的模式來模仿人類大腦的工作中方式。將來幾年深度學習技術將會接著發(fā)揮關鍵功能。