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機器視覺在自動檢測系統中的應用越來越廣泛。主要原因工業相機的信息需要從中提取，而不是從專用傳感器中提取。該相機可用于提取溫度信息、測量尺寸、檢查物體是否存在。它還提供了許多其他有用的信息。這使得它廣泛應用于質量檢測、機械控制和機器人導引等領域，在控制硬件和軟件的選擇上都有著的要求和挑戰。機器視覺系統運行的效果依賴于軟件環境的優良程度，因此完善的 軟件是保障機器視覺系統穩定運行的重要因素。
通常軟件開發模式可選取以下兩種：自行開發或基于視覺工具的定制開發。
自行開發適合軟件研發實力雄厚的個體，可從層按照自身需求對軟件進行定制化設計。但這樣的開發模式往往在穩 定性和可承繼性上存在隱患：新開發的軟件環境需要經過大量的驗證才能保證其可穩定持續的工作，否則容易造成工期延誤和資金損失，而驗證此項工作需要耗費大量的時間和人力；另一方面就是一旦不再負責此項工作，此軟件系統就將處于無法升 級和維護的境況，可承繼性不強。
基于工具的開發是機器視覺解決方案提供商根據客戶的實際 情況和需求，選擇現有成熟完善的視覺工具為客戶進行定制性的 軟件開發。相比軟硬件分立的模式，這種提供整套解決方案的模式能使機器視覺系統硬件和軟件配合更加良好，有經驗豐富的專業人員進行軟件中算子的精確匹配、提供之后長期的軟件維護和升級，優勢非常明顯。
此外，現場調試成本也是不可忽視的成本之一。
尤其是缺陷檢測類的項目，由于不能預知被測物缺陷出現的位置和特點，在調試測試階段，通常需要對大批量的被測物實物 進行拍攝和統計才能最終確定，之后再根據所得結果對軟件設計 進行不斷調整。針對此類項目，有經驗的工程師從開始就會進行目的明確的樣本搜集，及時地進行被測物特征統計并對軟件做調 整，大大縮短調試時間。
機器視覺軟件類似人的“大腦”，通過圖像處理算法完成對目標物的識別、定位、測量、檢測等功能。在工業制造中，相比于人眼觀測，機器視覺在精度、速度、適應性、客觀性、重復性、可靠性、信息集成等方面具有顯著優勢， 是工業制造數字化、網絡化、智能化的未來發展方向。
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