机器视觉论文5000字

问：机器视觉论文好写吗

1. 答：这样的主题论文还是比较好写的，首先必须要抓住论文的中心，确立文章的思想内涵，然后分几个不同的角度进行有效的论证。
2. 答：记得是写论文，我觉得还是比较好写，你也可以查找相关的资料
3. 答：这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。

问：机器视觉与人的视觉相比有哪些优势与不足

1. 答：快，准确，但是不智能无法实现模糊识别
2. 答：如下表列出了机器视觉与人眼视觉的比较：
3. 答：优势：
   1、识别速度快，每分钟可以识别几百至几千个物件
   2、识别精度高，检测精度可达微米级
   3、环境要求低，能适高温低温范围广，不惧恶劣环境，可以加装防护罩
   4、不疲劳、可持续工作
   5、不受主观因素影响，检测质量稳定可靠
   6、持续使用成本低，只需前期投入购买成本，后期只需支付电费费用
   不足：
   1、智能程度低，不能做出主观判断
   2、适应性不强，只能根据定制标准对物件进行识别
   3、前期投入成本高
4. 答：机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。像美国TEO迪奥科技一家专业从事机器视觉的研发与生产的制造商，是机器视觉产品的首选品牌。
5. 答：视觉系统优点：
   1. 精度高，例如测量铁丝直径，可以做到10um
   2. 可重复性好，例如反复1000次测量铁丝直径，误差可以控制在1um
   3. 速度快，人眼是30-50ms识别，计算机可以快到不到1ms就可以识别
   4. 可连续工作，机器可以7x24小时连续工作，只要产品不换规格，机器就是喜欢简单重复的劳动。
   机器视觉系统缺点：
   1. 智能程度比较低，例如要在一堆垃圾里面找一只破旧的鞋子不一定能做好，因为目标不规则，场景过于复杂。
   2. 成本相对较高，一套高精度高速度的检测系统价格都不菲，一般都在20万元以上。
6. 答：一、优势
   1、数字化
   2、信息集成
   3、成本更低
   4、效率更高
   5、更能适应于恶劣和危险的环境
   6、重复性好
   7、客观性：机器喜怒哀乐等情绪，检测出来的结果自然更客观，更可靠。
   8、准确性更高
   二、不足
   1、需要有电才能正常工作；
   2、需预先设置好标准，不会变通；
   3、比较死板，遇到复杂的产品还是需人工检测。
7. 答：中长期来看机器视觉比人工便宜。一般的工厂都设有品检员等岗位，四个品检员的人工成本年均超过20万元。而20万基本上够搞一套机器视觉系统了，那还是值得投入的。视觉检测系统短期内不能完全取代人工目检，主要原因是还不够智能，中小企业愿意投资的意愿不强。但是对于工厂的质量控制来讲，机器视觉检测比人工检测更可靠。
   目前国内做视觉检测的公司比较多，深圳有家全帝科技还可以，特别是软件实力很强，一天检测能达到几万个，做的范围也挺广的，大大降低人工成本。
8. 答：以上，只是我简单的理解，好的光源对于呈像是很重要的。国内现在也有很多企业在做了。稳定性和长久性要差一点。很多光源里的每一颗灯珠都是精心挑选的，角度也很重要，不过有很大的价格优势，国内普通的可能几百元到几千元都有，国外的可能几千到上万。
9. 答：机器视觉是基于硬件收集数据，软件来判断收据的一个系统，比较死板，但是效率非常高，在替代人眼检测方面可以在一些直观的项目上替代，例如外观瑕疵、黑点、不良等检测，实际上如果被检测产品比较复杂的话，还是需要人眼来检测。因为软件算法再发达也达不到人脑的高度，至少目前是这样的。像苏州誉阵自动化科技有限公司做检测就是这样，外观检测方面可替代性越来越高了。

问：机器视觉与人类视觉的差别，二者之间有什么优劣

1. 答：机器视觉只是死板的根据硬件收集的信息以及软件做出的逻辑判断来执行既定的指令。简单的说就是机器只能做出一些固定的判断，人类视觉是大脑主观做出判断，其中的差别简直可以用天地来形容，目前最好的软件工程师也不可能写出代替人脑的算法，所以短期内机器视觉和人类视觉的差距是无法跨越的。像苏州誉阵自动化科技有限公司，就是机器视觉，也仅仅是用来做外观检测，根据条件来判断的。
2. 答：机器视觉只是死板的根据硬件收集的信息以及软件做出的逻辑判断执行既定的指令。简单的说就是机器只能做出一些固定的判断，人类视觉是大脑主观做出判断，其中的差别简直可以用天地形容，目前最好的软件工程师也不可能写出代替人脑的算法，所以短期内机器视觉和人类视觉的差距是无法跨越的。
3. 答：机器视觉是死的（目前还是）你教他什么就什么，人是活得，能举一反三。
   在一些基础的，重复性的工作方面，机器视觉做的比人类更好，例如测量、定位、读码、有无检测和字符识别，机器视觉不会疲倦，能更高效持久的工作，消除了人类视觉疲倦后带来的误差。
   但在一些要更多复杂判断的层面，目前机器视觉还是没办法代替人类，例如背景复杂的外观检测、多样缺陷外观检测、无人驾驶方等，不过目前正在开发的深度学习算法正在弥补这些缺陷，相信不久之前，机器视觉代替人类视觉的地方将会越来越广泛。
4. 答：机器视觉与人类视觉之间的差别