机器视觉检 测技术的劣势（上）

机器视觉检 测技术的劣势（上）

一、技术复杂性高：

   系统集成复杂：机器视觉系统是一个集光学、机械、电子、软件、算法等多学科技术于一体的复杂系统，系统的设计、开发、调试和维护需要专 业的技术人员，对企业的技术能力和人才储备要求较高。

   算法和软件要求高：图像处理和分析算法是机器视觉检 测的核心，需要不断地优化和改进，以适应不同的检 测需求和复杂的检 测环境。同时，软件的稳定性和可靠性也对检 测结果的准确性和系统的正常运行很重要。

二、初始投资成本高：

   设备成本：高质量的相机、镜头、光源等硬件设备价格较高，特别是对于一些对检 测精度要求较高的应用场景，需要配备高性能的设备，导致系统的初始投资成本较大。

   开发成本：定制化的机器视觉检 测系统需要进行大量的开发工作，包括系统设计、算法开发、软件编程等，这些都需要投入大量的人力、物力和时间成本。

三、对环境和样本要求高：

   光照条件：光照对图像质量的影响很大，不合适的光照条件可能导致图像模糊、对比度低、阴影等问题，从而影响检 测结果的准确性。因此，需要对光照环境进行严格的控制和优化，增加了系统的复杂性和成本。

   样本特征：对于一些复杂形状、特殊材质或表面特征不明 显的物体，机器视觉检 测可能存在一定的困难。例如，对于透明或反光物体的检 测，需要特殊的照明和图像处理技术，否则可能无法准确地获取物体的图像信息。