機器人系統視覺行業應用優勢：機器視覺的灰度分辨率強，一般可使用256個灰度級，采集系統可具有10bit、12bit、16bit等灰度級，遠強于人類視覺的64個灰度級，也彌補了人類視覺對灰度分辨率的缺陷。目前，機器視覺的空間分辨率有4Kx4K的面陣攝像機和12K的線陣攝像機，通過設備各種光學鏡頭，可觀測小物件至微米，大物體至天體的目標。此外，機器視覺可從紫外光到紅外光的較寬光譜范圍，也有X光等特殊攝像機等配件適用于不同特殊用途。

    人類視覺適應性強，可在復雜環境中識別目標，較為適合無結構化場景，而機器視覺具有速度、準確度和可重復性等優勢，更擅長定量測定結構化場景。使用合適的相機分辨率和光學元件制造的機器視覺可檢測人眼難以看到的物體細節。機器視覺檢測可避免測試系統和待測零件發生物理接觸、零件損壞、由機械組件磨損產生的維護和成本支出，同時減少制造過程中的人為干預，從而增加安全性和操作便捷性。此外，還可以避免人為污染無塵室，保護工人誤入危險環境。

    根據自動成像協會（AlA），機器視覺涵蓋所有工業和非工業應用，它綜合使用硬件和軟件的功能，根據圖像的采集和處理為設備提供操作指引。雖然工業機器視覺的使用與學術、教育等應用相同的機器視覺算法和方法，但個別方面仍具有不同之處。與學術、教育視覺系統相比，工業視覺系統需要更高的堅固性、可靠性和穩定性，而且成本相對而言較低。機器視覺系統依靠工業相機內受保護的數字傳感器和指定光學元件采集圖像，使計算機硬件和軟件能夠處理、分析和測量各種特性以幫助制定決策。

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