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机器视觉的阿喀琉斯之踵：据麻省理工《技术评论》报道，来自谷歌和OpenAI研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，瑕疵检测，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈ 检测：又可分为*定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，瑕疵检测仪，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。此外还有：1自动光学检查2人脸识别3无人驾驶汽车4产品质量等级分类5印刷品质量自动化检测6文字识别7纹理识别8定位......等机器视觉图像识别的应用。

视觉检测

照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，外壁瑕疵检测系统，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，织物瑕疵检测，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

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