機器視覺是一種比較復雜的系統(tǒng)。因為大多數系統(tǒng)監(jiān)控對象都是運動物體，系統(tǒng)與運動物體的匹配和協調動作尤為重要，所以給系統(tǒng)各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。在某些應用領域，例如機器人、飛行物體導致等，對整個系統(tǒng)或者系統(tǒng)的一部分的重量、體積和功耗都會有嚴格的要求。

機器視覺檢測模式一般是先通過光學成像和圖像采集裝置獲得產品的數字化圖像，再用計算機進行圖像處理得到相關檢測信息，形成對被測產品的判斷決策，后將該決策信息發(fā)送到分揀裝置，完成被測產品的分揀。

未來，通過人工智能方面利好的政策，在這四個領域會有比較大的機遇，安防、交通，金融，消費電子這是機器視覺領域重點關注的應用行業(yè)方向。

是現在巨頭做機器視覺，包括人工智能演進，他們都是呈開元化，這在中國來講比如華為，對他們來說開源的思路，到底開源怎么用，有很多理念上跟國外還是有一定的差距，很多開源做完代碼自己封裝自己用了，其實從整個思路來講，國外開源理念上是更先進的。當然有其背后的原因，很多企業(yè)基本上在提交人工智能代碼上走著開源化部署道路。

機器視覺檢測設備-鋰電池缺陷視覺檢測系統(tǒng) 

鋰電池極片缺陷形成原因：鋰電池極片的生產過程中，會因為涂布機、輥壓機的原因產生露箔、暗斑、亮斑、掉料、褶皺等缺陷。涂布對于電池的性能有著很大的影響，極片涂布的一般工藝流程是：放卷一張力控制一自動糾偏一涂布一干燥一自動糾偏一張力控制一收卷。在涂布工藝中，涂料、輥壓環(huán)節(jié)都有可能導片缺陷，嚴重影響鋰電的性能和使用壽命，甚至發(fā)生，威脅人身安全和財產安生。而目前對于極片的缺陷檢測，大部分的國內生產廠家均使用傳統(tǒng)的人工檢測，檢測效率低下，受工人主觀因素的影響，出現漏檢，使不合格的極片流向下道工序，導致嚴重的后果，再者企業(yè)對效率要求的不斷提高，基于機器視覺和數字圖像處理技術的極片缺陷自動化檢測必將取代人工檢測成為以后的必然的發(fā)展方向。