企業的業務圍繞質量，效率和運營的無縫性發展。而機器學習在可以幫助實現這一目標。機器學習可以幫助我們實現這一點。但是為了理解機器視覺是如何做到這一點的，理解什麼是機器視覺是很重要的。
歷史：
機器視覺並不是一種從流程中消除缺陷的新穎方法。其實早在1950年代，企業就在使用它。但是，真正的擴張和發展是在1980年代和1990年代。
什麼是機器視覺：
機器視覺顧名思義機器的眼睛。它通過相機捕獲圖像並將其作為數據進行分析，以得出某些預期結果。通常，機器視覺設置使用以下組件，而與行業垂直和應用程序類型無關：
感測器
幀抓取器
相機（數字或模擬）
足以讓相機捕捉高質量圖像的照明
能夠分析圖像的軟件和計算機
可以識別模式的算法；在某些用例中很重要
屏幕或機械組件等輸出
瞭解流程：
一切都從傳感器開始。當傳感器檢測到存在時，光源觸發並點亮感興趣的產品/區域。然後，相機捕捉產品或其組件的圖像。一種稱為幀抓取器的數字化設備，然後將這些原始數據轉換成數字輸出。然後，這些數據作為數字文件由軟件系統存儲在計算機中，以供進一步分析。與機器學習和人工智能相關的任何其他過程一樣，這也需要預先輸入數據。因此，已經包含的參數有助於比較文件以確保文件沒有缺陷。
例如，如果這些數據有缺陷，那就是一次失敗的檢查。因此，它是質量控制的工具-識別問題並學習如何解決它們。但是，它不僅可以用於改善產品線缺陷，還可以用於農業。
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