东莞康耐德-机器视觉系统在物联网领域中有多重要

　机器视觉系统的图像特征提取所说的是在默认的数字图像数据中发掘出可以精确、详细且不冗余地表述目标对象的数据。从上面定义中可以看到，基于人工特征工程开展缺陷检测最重要的步骤就是从源图像提炼出缺陷的特点数据。若提取的特点不太精确，这样的话借助于该特点所做出的判定也必定是不准确的。并且，若提取的特点不太精炼、特点空间维度太大，可能会导致之后机器视觉辨别算法的复杂度非常高，深陷“维度灾难”。

使用图像校正工具配合圆点矩阵标定板，可对畸变的图像进行校正。

　　机器视觉是实现工业自动化和工厂智能化的关键组成部分之一。一是工业4.0浪潮席卷全球，智能制造必然带来生产设备升级;二是中国人口红利优势逐渐减弱，制造商倾向于用机器代替人，降低劳动力成本;三是消费水平的升级，消费者对产品质量提出了更高的要求，使制造商增加了质量控制。三者相互联系，为机器视觉市场带来了智能制造领域的新发展机遇。

机器视觉系统是未来工业自动化领域的核心技术。从工业视觉到计算机视觉，从人机交互到自动驾驶，从虚拟现实到物体自动识别，机器视觉系统都担当着重要角色。机器视觉系统在工业生产、农牧业、国防安全、航天军工、交通、医疗、金融投资甚至体育运动、休闲娱乐等等行业都取得了普遍的运用，将对我们的日常生活、生产和工作带来颠覆性的改变。现阶段以高端装备制造为核心的智造工业生产4.0时代背景下。伴随着中国制造2025的深入，显然，以后智能化是制造自动化的发展趋势。当做工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉系统功不可没。