我们总是被问到这个问题！使用人类检查员和我们对智能视觉系统的期望有什么区别？人工智能（特别是深度学习）的进步使计算机能够自我学习，因此该领域的差距不断缩小。但仍然可以肯定地说，视觉系统按照逻辑工作，不会疲劳，也不会“休息”。当然，某些生产过程速度太快，操作员无法检查（例如医疗设备和药品制造）。

人类视觉和机器视觉比较的一些关键特征如下表所示：

正如我们在表中所看到的，机器视觉比人类视觉提供了一些真正的好处，这也是越来越多的行业正在认识和利用的。

机器视觉的运营优势

因此，对于利用该技术的有远见的公司来说，机器视觉具有许多运营优势，包括：

提高竞争力——更高的生产率和产量

降低成本——减少停机时间和浪费，提高速度和纠错能力。通过构成工厂控制网络一部分的机器视觉在线自动识别和纠正制造问题

提高产品质量– 百分百质量检查以实现高的产品质量

改善品牌声誉管理——更严格地遵守行业法规，从而减少产品召回和投诉数量

客诉处理流程改进——全程图像存档记录

提高安全性——机器视觉解决方案有助于营造积极、安全的工作环境

改进可持续的工作实践——机器视觉可以改善能源和资源的使用，使物料流动更加顺畅，防止系统堵塞，减少缺陷/浪费，甚至节省空间。它还可以通过在整个生产过程中跟踪和追踪产品和组件来帮助实现准时制流程，避免组件短缺，减少库存并缩短交货时间。

更高的创新——将员工从手工、重复性任务中解放出来，从事更高价值的工作，可以带来更大的创造力和解决问题的能力。

局限性

虽然机器视觉有很多好处，但也有一些局限性。机器视觉系统能够在较长时间内以更高的速度、连续性和可靠性提供等于甚至高于人类表现的结果。

然而，我们应该记住，机器“看到”的方式只能与为其创建的条件和规则一样好。在这方面，遵守以下基本规则非常重要：

-检测任务以适合机器“视觉”特殊特性的方式进行了精确、详细的描述。

-测试件的所有允许变型（关于形状、颜色、表面等）和所有类型的错误均已考虑在内。

-环境条件（照明、图像捕获、机械等）的设计方式使得要识别的物体或缺陷以自动识别的方式突出。

-这些环境条件保持稳定。

与此相关的是，机器视觉可能受到帮助训练所需的数据量与有效处理数据所需的处理能力之间的关系的限制。然而，深度学习使机器能够学习而不是训练，需要的数据要少得多，因此为这方面的进步提供了机会。