传感器Sensors China Magazine - November 2017

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目前人工智能产品用于工业领域最多的就是机器视觉，涉及到电气、运动控制、机械、光学、软件编程等。目前的工业应用主要需求有测量、外观检测、条码、字符识别、定位等。而这几个方面机器视觉还没有一个能真正意义上实现批量化检测的同时保证极高的准确率，极小的误检率和杜绝漏检，尽管机器视觉已经开始在大批量应用。这个目标不能实现，就会降低机器视觉的应用预期。因为机器视觉设备不能完全解决，还是需要人复查，除非客户的标准没有那么高。以测量为例，目前无法给出一个明确的测量的精度要求或者指标。比如测量尺寸，使用千分尺、游标卡尺可以给出标准的测量精度是0.001mm或者0.01mm，但是视觉呢？只能给到有参考意义的0.01mm/pixl。多了个/pixl，就多了很大的差别，因为不同的外部光照环境、产品轮廓或者边界、不同的软件算法结果都可能带来重复测量结果的差异。另外，随着产品尺寸的扩大，均匀光照、镜头畸变、单位像素尺寸大小都大大降低了精度范围。还比如目前最迫切的需求外观检测，也是最难实现并推广的应用领域。因为产品的外观缺陷是千差万别，受到影响的可能性非常大，比如弧面、划痕的深浅和方向、材料的反光、不同材质表面对不同光的反射不同等等。总而言之就是受到千差万别的缺陷类型和无法控制的约束条件限制。目前机器视觉产品在质疑声中已经开始了批量工业应用，正所谓“争议不断，前进不改。”

传感器Sensors China Magazine Description:

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