算法和評估：機器視覺研究強調(diào)任務(wù)是否可以完成。缺乏對算法和系統(tǒng)方法質(zhì)量的審查和評價。檢測是否可以自動篩選：在實際的生產(chǎn)中，會遇到飛邊、扁頭、缺損等異形的螺絲，這樣的螺絲就不能鎖到產(chǎn)品上，所以具備自動檢測是否浮牙。在實踐中，功能是非常重要的。否則，算法和系統(tǒng)無法走出實驗室，因此會有大量的視覺算法和評估。

視覺檢測發(fā)展歷程

1950年代，圖像處理成為機械工業(yè)的一個檢測項目，視覺檢測作為一項生產(chǎn)檢測機制誕生了；

1960-1970年代，和航天工業(yè)興起，人工檢測無法實現(xiàn)對等精密工業(yè)品的檢測，視覺檢測機開始出現(xiàn)；

1980年代，機械視覺檢測被應(yīng)用于當時方興未艾的半導體工業(yè)；

1990年代，智能相機的出現(xiàn)使視覺檢測技術(shù)得到飛速發(fā)展，推動了制造業(yè)的視覺應(yīng)用；

2000年，數(shù)碼相機的發(fā)明和普及，使得老式的幀式抓取相機被淘汰，視覺檢測的成本大大降低；

2005年，梅特勒-托利多公司推出了世界上首臺人機界面良好的視覺檢測機。從此，工人在生產(chǎn)線上操作視覺檢測設(shè)備就像操作電腦一樣簡單。

初級視覺理論:光學成像的主要反演

很多因素都會影響成像的穩(wěn)定性，比如周邊環(huán)境，物體變化，視覺硬件的影響等。有效控制產(chǎn)品不良率、提高產(chǎn)品質(zhì)量、磁材ccd篩選減少客戶投訴、提升公司產(chǎn)品的競爭力，利于公司拓展市場、降低人工成本。初級視覺理論：光學成像的主要反演由一系列過程組成，這些過程可以從二維光強陣列中恢復三維可見物理特性。采用德國CCD高分辨率相機，質(zhì)量可靠性能較好，可配自動輸送裝置、自動裝配裝置，完成進出料自動化 。