随着现在科技的发展，机器视觉慢慢的被人熟悉，机器视觉系统是否可以完全的替换人工肉眼检测呢？如果可以的话，应用的范围有哪些呢？如果不可以的话 ，又存在什么样的缺陷呢？下面，久草水蜜桃一起来了解一下。
观点一：
视觉检测替代人工？不能说完全替代，只能说替代一小部分，因为现在的企业生存空间是有限制的，升级自动化是需要大量资金的和人才的。因为各种局限性，很多小型企业不愿意投入大量的资金，所以，视觉检测设备在大企业中比较常见。现在的人工成本也是很高的， 企业也是在进行高成本运营，资金的压力比较大，除非到非买不可的地步，不然很多的企业都是将就着。
观点二：
在各种缺陷的检测中，打光是一个难点，如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，那么算法就太难做了。反之如果前期搞好打光，突出所要检测的特征，算法并不是困难的东西。
但是，有一点需要注意的是，机器视觉和人眼的差距是有很大差距的。这里面 大的差距就是就是只能。没错，智能相机距离智能两个字，还很远。主要体现在：对于非预期的缺陷的识别。
在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它。
机器视觉检测仍然很有市场，因为它解决了人类的一个非常严重的问题：不稳定。人工目检的作业员，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备没问题，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。对于工厂的质量控制来说，久草水蜜桃更愿意舍弃人工目检所带来的智慧的好处，而选择虽然比较傻但是一丝不苟工作的机器视觉。因为对于工厂而言，重要的是“受控”，久草水蜜桃可以接受有个别特殊的未发生过的缺陷被漏出，但必须知道有一些经常发生的不可接受的缺陷一定能够被发现。
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