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    視覺檢測設備機取代手動檢查是必然的發展趨勢，需求變得越來越多樣化。原先只在生產線上，現在，在制造，醫療，電子和五金等各個領域都有各種應用。例如，一家著名的國內電子商務公司使用3D檢測包裝尺寸并匹配總參數以進行內部跟蹤。

    一、2D到3D：該行業基本上是三維組件，而二維成像畢竟是三維空間中實際情況的一種病理數據收集。因此，圍繞3D的各種檢測，測量，機器人指導和其他項目層出不窮。這類似于計算機視覺的情況。有太多的公司使用結構光，ToF，雙目和其他技術。

    二、系統的實施受到各種因素的極大限制：如果您問我什么是視覺檢測設備機視覺檢測項目中最重要的事情，我肯定會說我可以得到高質量的圖片，而僅僅為了得到這樣的圖像圖片，您需要考慮太多，光源，鏡頭選擇，傳感器選擇，速度注意事項，安裝布局，自動化集成，環境因素注意事項，工件狀態變化等，哪一部分出了問題都會影響您的圖像質量，如果圖像質量不夠好，無論算法多么強大，而且由于生產線有良率和節拍要求，如果整個視覺檢測系統不夠快速可靠，那么您的錯誤檢測率將非常高。這是無數制造商要面對的問題。例如，我需要檢測到鋁制外殼的特定區域中有多個孔。當供應商提供給您的一批產品的外表面顏色與另一批產品不同或不均勻時，等待你的必然是停機并重新設置參數并重新驗證產品。這幾乎不可避免地會百分之百發生的事情。

    三、算法不如硬件開發快：這是我的感覺，我認為這是當前的主要瓶頸。從系統角度來看，視覺檢測設備機硬件正在向移動嵌入式方向發展，而當前的軟件智能還遠遠不夠。深度學習神經網絡在計算機視覺領域很流行，目前在機器視覺領域幾乎沒有成功的應用。ViDi是其中之一，Fanuc/首選網絡是其中之一，Google的機器人抓取是其中之一。這是相對簡單的。當目標對象是可變的，特征復雜且樣本數量不足時，您根本沒有機會使用深度學習，您仍然必須返回傳統的舊道路，然后再考慮嚴格的要求實時而言，機器視覺尤其需要一種新的智能方法，該方法通常用于大多數應用領域，無論是創新，改進還是綜合。

    四、詳細處理特定問題：視覺檢測設備機機器視覺仍與特定應用領域密切相關。每個應用程序都需要選擇專用的硬件和軟件來匹配它，并且它需要特殊的設計，因此沒有一種解決方案可以應用于所有檢測。

    五、視覺檢測設備機公司：在我國有很多綜合代理商，而領先的技術也太少了。有自主研發能力的公司在少數，例如瑞科智能，瑞智光電。最近，有一個古老的大海康衛院用于視頻監控，它也可以進行機器視覺。您可以在國外學習Cognex和Keyence。還有就是，沒有公司會做一個機器視覺系統的所有東西，核心是算法和整個硬件的集成。有專門的做鏡頭的公司，專門的做光源的公司和專門的做支架公司。沒有哪家公司會自己做全部的。

    六、談一談機器視覺和計算機視覺。盡管它們都處理圖像數據，但是它們有很大不同。一種是面向系統級別的面向應用程序，另一種則側重于算法。該算法是一半理論和一半應用程序的結合。但這并不是沒有關系的。例如，在AR在工業制造中的應用中，您無法確定要對哪種技術進行分類。

    視覺檢測設備機在研發制造過程中，經歷了許多困難和各種問題，目前還算是不錯了，應用到各行各業中，對許多企業都產生了實質性的好處，節省了很多成本，產品質量得到了極大的保障。同時，任重道遠，未來視覺檢測設備機廠家還需加倍努力，為更多企業帶來更好的設備。