视觉检测是一种通过计算机图像处理和模式识别技术对产品进行合格性判断的方法。其主要步骤包括采集图片、抠图检查、对比算法等，涉及领域有质量监控自动化 、人机界面交互以及无损探伤等技术相关方面的发展趋势主要是人工智能在质检方面的应用越来越广泛 ，尤其机器学习特别是深度学习的迅猛发展使越来越多的公司投入到自适应的缺陷分类场景开发中去 。由于影响整个系统的准确性的因素很多（比如照明情况,物体制品本身的材料性质及形状）,提高产品的精度仍是一个重要的研究方向。总的来说 ,需要考虑到如何减少或控制误差来源的因素才能做到优设计来提升整体的性能效率和使用便捷度等因素，尽可能实现零接触和非破坏性地检测项目并加快工作流程进度去执行安全稳定的快速校准程序并在设定时与外部标准器达成一致等方法都值得我们继续深入研究和学习创新使用.
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