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目前用于圖像識別的方法主要分為決策理論和結構方法。決策理論方法的基礎是決策函數，利用它對模式向量進行分類識別，是以定時描述（如統計紋理）為基礎的；結構方法的核心是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結構有不同的基元串（或稱字符串），通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據字符串判斷它的屬類。錐體圖像數據結構法和標記松弛迭代法同樣是利用像素空間分布關系，將邊鄰的像素作合理的歸并。這是一種依賴于符號描述被測物體之間關系的方法。

當前，工業自動化程度越來越高，對產品的檢測也提出了更高要求，因此機器視覺設備開始進入飛速發展階段。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，簡單而言，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。一個典型的機器視覺系統包括：光源、鏡頭、相機、圖像處理單元圖像處理軟件、監視器、通訊/輸入輸出單元等。機器視覺對比人工檢測有著強大的優勢，同創儀器擁有13年機器視覺研發生產經驗，將主要針對機器視覺的功能及優勢進行簡單分析。

角落刀造成間隙不大于1.0。

毛邊A區允許寬長為0.25/5mm一點，B區允許寬長為0.25/--mm一點，C區后部允許寬長為0.25/--mm一點。

無感刮傷A面不允許，B面不超過三個，C面OK。

有感刮傷A區允許寬長為0.1/7mm一點，B區允許寬長為0.1/13mm一點，C區后部允許寬長為0.1/18mm一點,C區底部OK。

重刮傷產生明顯刮傷者不論哪一面均拒收，內部不影響機構。

水紋AB面以SAMPLE為準。C面OK。

縮水以SAMPLE為準。

變形ABC面均不得影響組裝及產出GAP。

拉模ABC面以SAMPLE為準。

取料不足AB區、C區后部不允許，C面底部和殼子內部以不影響結構性能為準。

針對不同的測量需求，我們會給客戶推薦不同型號的機型，在保證實用的前提下做到質優價廉。其實工件常規的外觀尺寸測量，是所有影像測量儀的基本功能，也是必備功能。國內機器視覺檢測的相對成熟的自動化產品質量以及技術含量偏低，市場也遠遠沒有飽和。但不同型號的影像測量儀在操作方式、測量精度、測量速度、測量方式、工作行程等方面還是有相當大差異的。對工件表面平整度要求較高的客戶，肯定會選平面度測量儀，這款設備采用精密絲杠傳動，高速，無間隙，靈敏可靠，定位準確，運動精度高。