結(jié)果處理和控制，應用程序把返回的結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫或用戶指定的位置，并根據(jù)結(jié)果控制機械部分做相應的運動。根據(jù)識別的結(jié)果，存入數(shù)據(jù)庫進行信息管理。以后可以隨時對信息進行檢索查詢，管理者可以獲知某段時間內(nèi)流水線的忙閑，為下一步的工作作出安排；可以獲知內(nèi)布匹的質(zhì)量情況等等。電子生產(chǎn)加工設備：電子元件制造設備、半導體及集成電路制造設備、元器件成型設備、電子工模具。機器視覺系統(tǒng)還在質(zhì)量檢測的各個方面已經(jīng)得到了普遍的應用，并且其產(chǎn)品在應用中占據(jù)著舉足輕重的地位。除此之外，機器視覺還用于其他各個領(lǐng)域。各種檢測方法可根據(jù)不同測試要求選擇合適的方案。臺州無損檢測自動化設備

應用，水浸（噴水）法檢測鋼管、鍛件；單（雙）探頭檢測焊縫；多探頭檢測大型管道；板材超聲波探傷；復合材料超聲探傷；非金屬材料檢測等應用。X射線探傷原理，x射線的特性 X射線是一種波長很短的電磁波，是一種光子，波長為10-6~10-8cm。x射線有下列特點：穿透性 x射線能穿透一般可見光所不能透過的物質(zhì)。其穿透能力的強弱，與x射線的波長以及被穿透物質(zhì)的密度和厚度有關(guān)。x射線波長愈短，穿透力就愈大;密度愈低，厚度愈薄，則x射線愈易穿透。在實際工作中，通過球管的電壓伏值(kV)的大小來確定x射線的穿透性(即x射線的質(zhì))，而以單位時間內(nèi)通過x射線的電流 (mA)與時間的乘積表示x射線的量。常州位移檢測系統(tǒng)檢測設備的發(fā)展趨勢：高精度、高速度、高可靠性、易操作、低成本。

無損檢測，超聲波檢測的優(yōu)點：a.適用于金屬、非金屬和復合材料等的無損檢測；b.穿透能力強，可對較大厚度范圍內(nèi)的試件內(nèi)部缺陷進行檢測。c.缺陷定位比較準確；d.對面積型缺陷的檢出率較高；e.靈敏度高，可檢測試件內(nèi)部尺寸很小的缺陷；f.檢測成本低、速度快，設備輕便，對人體及環(huán)境無害，現(xiàn)場使用較方便。超聲波檢測主要用于內(nèi)部的缺陷的檢測，對于面積型缺陷，如未融合、裂紋、分層有較高的檢出率。但其定性、定量困難、復雜形狀檢測困難，需耦合劑和參考標準，且被檢測的表面光潔度要求較高，在船舶上主要用于母材厚度為6-100mm的鐵素體鋼全焊透焊縫的檢測。

從整個機器視覺的領(lǐng)域來講，它是處在快速的重構(gòu)期，通過市場分析來看，機器視覺并不是特別新興的領(lǐng)域，這從較早圖像處理衍生到現(xiàn)在，市場上有很多大的廠商對智能安防和交通做了很久的深耕，他們較開始不是做機器視覺、人臉識別起家的，在這幾個行業(yè)中很多廠商都處于并駕齊驅(qū)、快速發(fā)展階段。賽迪顧問預測到2018年中國人工智能市場規(guī)模會超過406億，這個復合增長率會達到25.8%，增速是快于全球的整個增長率的。在市場結(jié)構(gòu)上來講，也是存在著整體的情況。投資規(guī)模來講，在去年一年，從投資的整個額度包括投資筆數(shù)都呈快速增加的態(tài)勢，而且很多從事人工智能和機器視覺的企業(yè)數(shù)量也在快速地增加。直徑檢測：通過高精度的測量儀器，對圓形零件的直徑進行精確檢測，以滿足高精度制造需求。

機器視覺技術(shù)的優(yōu)勢：1、環(huán)境：機器視覺是通過即圖像攝取裝置將目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專門使用的圖像處理系統(tǒng)，在測量工件過程中，無需與工件進行接觸，因此能夠適應惡劣危險生產(chǎn)環(huán)境，同時也不會對工件造成接觸性損傷；而人工則需要與工件進行接觸性檢測，因為無法應對惡劣環(huán)境，且在檢查過程中不可避免的會對工件造成接觸性損傷；2、成本機器視覺前期投入會比較多，但屬于一次性投入，長期產(chǎn)出，由于機器視覺的發(fā)展越來越迅速，價格也會逐漸降低；而人工檢測則需要長期投入，且人工管理成本會呈不斷上升的趨勢。由于機器比人工的檢測效率高很多，因此長期來看，機器視覺成本會更低。扭矩檢測用于測量零部件的旋轉(zhuǎn)力矩。常州位移檢測系統(tǒng)

裂紋探傷：結(jié)合自動化設備和先進算法，實現(xiàn)裂紋的快速、準確識別，降低安全隱患。臺州無損檢測自動化設備

盡管機器視覺系統(tǒng)可以區(qū)分因縮放，旋轉(zhuǎn)和姿勢變形而導致的零件外觀變化，但是復雜的表面紋理和圖像質(zhì)量問題仍然帶來了嚴峻的檢查挑戰(zhàn)。 單憑機器視覺系統(tǒng)無法評估在視覺上非常相似的圖像之間存在巨大差異和偏差的可能性?；谏疃葘W習的系統(tǒng)非常適合復雜的視覺檢查, 深度學習擅長解決復雜的表面和外觀缺陷，例如旋轉(zhuǎn)，刷過或發(fā)亮的零件上的劃痕和凹痕。 無論是用來定位，識別，檢查或分類感興趣的特征，基于深度學習的圖像分析在概念化和泛化零件外觀的能力上都與傳統(tǒng)的機器視覺有所不同。臺州無損檢測自動化設備