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机器视觉的应用主要包括检测和机器视觉两个方面：检测：可分为高精度定量检测（如显微照片细胞分类、机械部件尺寸和方向测量）和不必要的定性或半定量检测（如产品外观检查、安装在线部件识别定位、缺陷检测和安装完整性检测）。
机器视觉：用于指导机器人在大规模范围内的操作和动作，例如从料斗输送的凌乱工件堆中拾取工件，并将其放置在传送带或其他设备上（即料斗拾取问题）。至于小规模的操作和动作，还需要使用触觉传感技能。
相机的摄影速度主动与被测物体的速度相匹配，拍摄出理想的图片；零件的规模为2.4mm到12mm,厚度可能不同；系统根据操作人员选择不同尺度的工件，调用相应的视觉程序进行尺度检测，输出结果；对于不同尺度的零件，分拣设备和运输设备可以准确调整材料通道的宽度，使零件在固定通道上移动，并进行视觉检测；它可以生成过错结果信息文件，包括相应的过错图片，并且可以打印输出。
机器视觉系统的分辨率达到2448×2048，动态检测精度可达0.02mm;该系统可以通过显示图像监督检测过程或界面显示的检测数据动态检查检测结果，及时准确地宣布控制信号和废物，系统可以检查主要设备是否正常，配备状态指示灯，设置系统维护人员，使用不同的操作权限，实时显示检测图片，中文界面，可以阅读几次不合格图片，可以存储和实时观察过错工件图片。
机器视觉系统可以快速获取大量信息，易于自动处理，易于集成设计信息和处理控制信息。因此，在现代自动化生产过程中，机器视觉系统广泛应用于工况监测、成品检验和质量控制等领域。
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