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人工檢測是產品表面缺陷的傳統檢測方法，該方法抽檢率低、
準確性不高、實時性差、勞動強度大、受人工經驗和主觀因素
的影響大，而基于機器視覺的檢測方法可以很大程度上
克服上述弊端。

機器視覺系統具有測量功能，能夠自動測量產品的外觀尺寸， 比如
外形 輪廓、孔徑、高度、面積等尺寸測量。

采用深度學習與傳統視覺算法相結合并配合3D高清工業相機，實現特征融合 與檢測結果分類，
對產品外觀瑕疵的迅速對比、分類。

通過CCD工業相機或熱成像、X射線技術將被攝取目標轉換成圖像信號， 傳送給專用的圖像處理系統，
根據像素分布和亮度等信息，轉變成數字化 信號，判別與標準之間差異，然后將結果輸出，統計。