與計算機不同，人的大腦非常靈活，很容易從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。可以快速、輕松地學(xué)習(xí)新產(chǎn)品類別或缺陷類型。人不需要被教導(dǎo)就能識別模式。如果人能在所期望的地方找不到人想要的東西，人就會去別處看看。即使是模糊或扭曲的圖像也能被人腦識別，而且隨著時間的推移，人通常會變得更好。下面我們來簡單分析一下工業(yè)視覺檢測與人腦圖像的區(qū)別。

　　人腦如何處理圖像

　　大腦是一個模式識別機器。它以一生的學(xué)習(xí)模式為基礎(chǔ)，能夠快速識別和分類幾乎所有人能看到的東西。即使圖片不清晰，您也可以根據(jù)上下文進(jìn)行很好的猜測。人知道人在哪里，人在尋找什么，人得到了人所有其他感官的額外好處。

　　當(dāng)您考慮視覺檢查任務(wù)時，您也對您正在檢查的產(chǎn)品、創(chuàng)建它的過程以及可能出錯的事情有很深的了解。這對于確定某件事是好的部分還是拒絕的部分有很大的幫助。

　　當(dāng)涉及到模式識別(在視覺系統(tǒng)中也稱為分類)時，人腦是至高無上的，但它也有一些局限性。它可以是不一致的人或一天又一天，有時緩慢，它不是數(shù)字，所以東西，如測量從視覺輸入是困難的。

　　工業(yè)視覺檢測

　　另一方面，當(dāng)人有一個自動視覺檢查系統(tǒng)，它只知道人告訴它什么。它不知道過程或部分，沒有存儲的模式庫，沒有意識到上下文，也沒有其他感官。

　　程序系統(tǒng)在查找、分類和測量特征方面非常嚴(yán)格。流程的每一步都必須由程序員專門設(shè)置，因此如果沒有幫助，它將不會隨著時間的推移而改進(jìn)，它不會學(xué)習(xí)新的模式，如果找不到它想要的東西，它也不會在其他地方尋找。

　　這種Ridgid方法也有它的好處。它往往是快速、一致和數(shù)字的，所有工業(yè)過程的重要特征。它也非常擅長測量任務(wù)。

　　簡單性對于自動檢查。設(shè)置相機和照明收集圖像與高對比度的特點感興趣和低對比度的一切。這有助于簡單的算法(與人的大腦相比)是有效的。簡單的算法處理得更快，從編程的角度看也更可行，上述就是本文的全部內(nèi)容了，當(dāng)然如果您對機器視覺方感興趣也可以來垂詢。