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機器視覺優點. 銷售. 價格. 機器視覺的優點. 視覺能改善品質與生產力，同時降低製造成本. 人類視覺最適合定性解釋複雜、非結構化的場景，而機器視覺具備速度、準確度及再現性，在量化測量結構化場景方面勝出。 比方說，生產線上的機器視覺系統每分鐘可檢測數百個，甚至數千個元件。 以正確相機解析度與光學件配置建置的機器視覺系統，能輕鬆檢測小到人眼無法看到的物件細節。 測試系統與所測試元件之間不會實際接觸，機器視覺可以防止元件受損，無須花時間維護，也不會產生與機械元件耗損相關成本。 機器視覺減少人工介入製造流程，帶來額外的安全與作業優點。 此外，還可防止人為汙染無塵室，並保護作業人員遠離危險環境。 機器視覺有助於達成特定目標. 相關內容. 機器視覺優點. 維基百科：機器視覺.
部落格. 深度學習. 比較深度學習與機器視覺 | 康耐視. 銷售. 價格. 深度學習與傳統機器視覺有何不同. 基本上，機器視覺系統仰賴工業相機內保護的數位感測器，利用專業光學件配置擷取圖像。 這些圖像隨後都會送到個人電腦，以便專業軟體處理、分析，以及測量各種不同特徵，以進行決策。 不過，這些視覺系統都非常死板，並只限工廠自動化環境內的應用使用。 傳統機器視覺系統在辨識一致且製造良好的組件時的表現穩定可靠。 這類系統透過逐步篩檢和基於規則的演算法來運作，比人工檢測更具成本效率。 生產線上基於規則的機器視覺系統每分鐘可檢測數百個，甚至數千個組件。 但依然根據基於規則的程式設計方法，解決這類視覺資料輸出的檢測問題，使得機器視覺適合用於：
結合基於規則的機器視覺與深度學習，可幫助裝配機器人識別正確的組件、識別像是螺絲漏裝或外殼錯位的差異、幫助偵測組件存在與否，或組件漏裝或誤裝在產品的不同位置，以及更迅速判斷是否為問題。 還能以難以置信的規模，完成上述工作。 結合機器視覺與深度學習，是公司採用更聰明技術的入門，為下一代帶來規模、精準度、效率及財務成長。 但瞭解傳統機器視覺與深度學習之間的微妙差異，以及彼此如何互補，而非取而代之，才可讓這些投資發揮最大效用。 如需瞭解機器視覺與深度學習彼此如何互補並有何差異，請下載電子書： 比較深度學習與機器視覺 。
無論是最簡單的裝配驗證或複雜的三維機器人料箱檢料，任何機器視覺應用的第一步通常是利用圖案匹配技術在相機的視野內找出關注的物件或特徵。能否找出關注物件往往是成功或失敗的關鍵。如果圖案匹配軟體工具無法在圖像內的精確找到元件，即無法引導、識別、檢測、計算或測量元件。
好處包括：能在單一生產線上生產範圍更廣的組件類别，或是製造更小批的特定產品 — 即使是客製化產品，而且成本效益更高。 大數據 工業 4.0 能將原始資料轉換成可據以行動的訊息和洞見，進而推動可衡量的實際績效改善。
