机器视觉检 测技术的劣势（下）

机器视觉检 测技术的劣势（下）

四、缺乏灵活性和智能性：

   适应性差：虽然机器视觉检 测系统可以通过调整参数来适应不同的检 测任务，但对于一些复杂的、变化多样的检 测需求，系统的适应性仍然有限。与人类视觉相比，机器视觉在对复杂场景的理解和判断上还存在一定的差距。

   智能程度有待提高：目前的机器视觉技术主要是基于预设的算法和模型进行检 测，对于一些未知的、异常的情况，可能无法准确地识别和判断。在一些需要人类经验和判断力的检 测任务中，机器视觉还无法完 全替代人工检 测。

五、维护和升级难度大：

   维护成本：机器视觉系统中的硬件设备需要定期进行维护和保养，如相机的清洁、镜头的校准、光源的更换等，这些维护工作需要专 业的技术人员，增加了企业的维护成本。

   升级困难：随着技术的不断发展和检 测需求的变化，机器视觉系统需要不断地进行升级和改进。然而，由于系统的复杂性和专 业性，升级过程可能涉及到硬件设备的更换、软件的重新开发等，难度较大，成本较高。