㈠ 為何工業視覺檢測比人工視覺檢測更具優勢
1、重復性
機器能以相同的方法一次一次的完成檢測工作而不會感到疲倦。與之相反，人眼每次檢測產品時都會有細微的不同，即使產品是完全相同的。
2、高精度性
由於人眼有物理條件的限制，在高精度性上機器有明顯的優勢。即使人眼依靠放大鏡或顯微鏡來檢測產品，機器仍然會更加精確，因為它的精度能夠達到千分之一英寸。
3、客觀性
人眼檢測有一個致命缺陷，就是情緒帶來的主觀性，檢測結果會隨工人心情的好壞產生變化，而機器沒有喜怒哀樂，檢測的結果自然非常可觀可靠。
4、效率高
速度機器能夠更快的檢測產品。尤其是當檢測高速運動的物體時，比如生產線上，機器能夠提高生產效率。
5、環境
機器視覺是通過圖像攝取裝置將目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，在測量工件過程中，無需與工件進行接觸，因此能夠適應惡劣危險生產環境，同時也不會對工件造成接觸性損傷；而人工需要與工件進行接觸性檢測，無法應對惡劣危險環境，且在檢測過程中，不可避免的會對工件造成接觸性損傷。
6、數字化
機器視覺工作過程中產生的所有測量數據，都可以獨立拷貝或以網路連接方式拷出，便於生產過程統計和分析。同時還可在測量後導出指定測量數據並生成報表，無需人工一一添加，這都大大優於人工檢測的數據統計。
㈡ 為什麼現在很多工廠都喜歡工業視覺表面檢測
人工視覺檢測速度和准確率沒有工業視覺的精確度高，針對客戶對產品要求的提高，工廠對視覺識別檢測測量的需求也在不斷提高。
㈢ 機器視覺檢測在中國現在是怎麼樣的一個地位
機器視覺檢驗相對人工視覺檢測具有較大優勢
機器視覺就是用機器來代替人眼做測量和判斷的系統，它通過光學裝置和非接觸感測器自動獲取目標對象的圖像，並由圖像處理設備根據所得圖像的像素分布、亮度和顏色等信息進行各種運算處理和判別分析，以提取所需的特徵信息或根據判別分析結果對某些現場設備進行運動控制。機器視覺系統中的圖像處理設備一般都採用計算機，所以機器視覺有時也稱為計算機視覺。
一個典型的機器視覺系統包括：光源、鏡頭、相機(CCD或COMS相機)、圖像採集卡、圖像處理軟體等。
機器視覺用機器代替人眼來做測量和判斷，是將圖像處理應用於工業自動化領域進行非接觸檢測、測量，提高加工精度、發現產品缺陷、進行自動分析決策的一項技術。
相對於人工視覺檢驗，機器視覺檢測擁有效率高、高精度、檢測效果穩定可靠、方便信息集成等優勢。
消費電子及汽車製造為其主要應用市場
工業是目前機器視覺應用比重最大的領域，在工業機器人視覺下游應用中，又以消費電子製造和汽車製造為主，兩者分別應用佔比為46.6%和10.2%。
工業機器視覺在消費電子製造中應用包括晶圓切割、3C 表面檢測、觸摸屏製造、AOI 光學檢測、PCB 印刷電路、電子封裝等;在汽車製造中的應用包括車身裝配檢測、面板印刷和質量檢測、字元檢測、零件尺寸的精密測量、工業零部件表面缺陷檢測等。
機器視覺企業以中小企業為主
根據中國機器視覺產業聯盟(CMVU)調查統計，目前進入中國市場的國際機器視覺企業和中國本土的機器視覺企業(不包括代理商)都已經超過200家，產品代理商超過300家，專業的機器視覺系統集成商超過70家，覆蓋全產業鏈各端。
我國機器視覺公司規模普遍較小，但也不乏行業領軍海康威視和一些新貴，例如曠視科技、商湯科技、雲從科技、依圖科技，它們已經是機器視覺領域不折不扣的獨角獸。
中國已成為全球第三大機器視覺應用市場
機器視覺發展早期，主要集中在歐美和日本;隨著全球製造中心向中國轉移，中國機器視覺市場成為繼北美、歐洲和日本之後，國際機器視覺廠商的重要目標市場。根據CB Insight 數據，目前中國已是繼美國、日本之後的第三大機器視覺領域應用市場，佔全球市場份額的7%。
以上數據來源於前瞻產業研究院《中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》，同時前瞻產業研究院還提供產業大數據、產業規劃、產業申報、產業園區規劃、產業招商引資等解決方案。
㈣ 視覺工業檢測系統能檢測哪些缺陷
范圍比較廣，因為這個視覺檢測就是為了代替人眼睛的部分功能。例如產品劃傷，水印，毛邊，缺料，變形，尺寸……
最終還得看相關缺陷是否能在對應產品上實現
㈤ 什麼是機器視覺可以用來做什麼
機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺是用機器模擬人的視覺功能，即通過機器視覺產品(圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統進行各種運算處理來提取信息並加以理解，最終用於實際識別、檢測、測量和控制的技術。
機器視覺可用於缺陷檢測、質量檢測、尺寸測量、位置測量、機械手控制、定位、追蹤等等，其應用領域非常廣泛，工業、醫學、交通、科技、體育、軍事等領域均有機器視覺技術的參與。其中機器視覺檢測是目前應用於產品外觀缺陷檢測、質量檢測中最為先進的檢測技術，可為生產製造行業更大程度把關產品質量，提高工作效率，降低生產成本，實現智能製造和自動化生產。