機器視覺檢測對比人工檢測，它的優(yōu)勢主要有以下幾點：

　　1、數(shù)字化：機器視覺工作期間生成的所有測量數(shù)據(jù)都可以獨立或通過網(wǎng)絡連接出來，便于生產(chǎn)過程統(tǒng)計和分析。同時，您可以導出的測量數(shù)據(jù)并在測量后生成報告，而無需一個個地手動添加，這無疑比手動檢測的數(shù)據(jù)統(tǒng)計要好得多。

　　2、信息集成：機器視覺可以通過多站測量方法一次測量多個技術參數(shù)，例如要檢測的產(chǎn)品的輪廓，尺寸，外觀缺陷和產(chǎn)品高度。當人工檢測面臨不同的檢測內(nèi)容時，只能通過多工位的協(xié)調(diào)與配合才能完成，而且不同的員工具有不同的檢測標準，極易發(fā)生漏檢。

　　玻璃纖維在線視覺檢測系統(tǒng)是采用使用人工智能技術，通過深度學習算法、數(shù)據(jù)訓練不斷優(yōu)化，提高識別效果，結(jié)合工業(yè)相機，控制技術實現(xiàn)對連續(xù)傳送物體的高準確率檢測。

　　產(chǎn)品功能：

　　多語言操作、報表統(tǒng)計及打印、檢測參數(shù)設定、生產(chǎn)管理統(tǒng)計、生產(chǎn)線速度自適應、輸入輸出報警、遠程數(shù)據(jù)庫、遠程終端操作

　　產(chǎn)品優(yōu)勢：

　　1、準確、

　　2、智能、無人

　　3、分析、統(tǒng)計

　　4、報警、剔除

　　應用場景：

　　玻璃纖維在線視覺檢測系統(tǒng)應用于各類玻璃纖維布料在線檢測，同時根據(jù)不同需求，使用不同在算法軟件，也實用于紡織面料、薄膜等方面在在線檢測。

一、介紹缺陷檢測被廣泛使用于布匹瑕疵檢測、工件表面質(zhì)量檢測、航空航天領域等。傳統(tǒng)的算法對規(guī)則缺陷以及場景比較簡單的場合，能夠很好工作，但是對特征不明顯的、形狀多樣、場景比較混亂的場合，則不再適用。近年來，基于深度學習的識別算法越來越成熟，許多公司開始嘗試把深度學習算法應用到工業(yè)場合中。對于制造業(yè)企業(yè)來說，產(chǎn)品缺陷問題一直是核心痛點之一，這一問題若不得到解決，極易誘發(fā)事故。而如何提升產(chǎn)品質(zhì)量和良品率，從而降低原材料消耗和人工成本投入，成為了工廠在數(shù)字化、智能化改造的過程中面臨的核心問題。3、市場競爭越來越激烈，很多時候為了保證自身的品質(zhì)，避免退貨的產(chǎn)生，必然的需要對檢測有更高的要求。