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數(shù)據(jù)是AI模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)。高質(zhì)量、充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是訓(xùn)練出高性能模型的前提。如果基礎(chǔ)不穩(wěn)固，無論算法和計(jì)算資源如何優(yōu)化，模型的最終性能都會受到限制。

光圈的調(diào)節(jié)是很重要的，它可以控制進(jìn)光量，調(diào)節(jié)曝光；同時，減小光圈能夠提高系統(tǒng)的景深，并提高成像的質(zhì)量。

利用機(jī)器視覺技術(shù)設(shè)計(jì)產(chǎn)品的分揀裝置，結(jié)合機(jī)械臂對缺陷產(chǎn)品進(jìn)行分類剔除，建立一套全自動化的生產(chǎn)線，是未來工業(yè)生產(chǎn)的大勢所趨。

視覺檢測能夠迅速識別出五金零件表面微小缺陷、瑕疵、肉眼難以看出的劃痕、凹坑、銹蝕等不良。

機(jī)器視覺在生產(chǎn)制造中主要用在視覺引導(dǎo)，尺寸測量，產(chǎn)品檢測，物體識別等幾個領(lǐng)域。

鏡頭分辨率與像素的轉(zhuǎn)換：像素?cái)?shù)（P）= 感光元密度（2 x lp/mm）x 感光器高度（mm）  x   感光元密度（2 x lp/mm）x 感光器寬度（mm）

在任何工業(yè)相機(jī)應(yīng)用中，相機(jī)的曝光時間是設(shè)置的關(guān)鍵。在任意的情況下，由于我們拍攝物體的移動，生成的圖像可能會模糊。為了最大程度的優(yōu)化圖像質(zhì)量，可以計(jì)算最小曝光時間來消除模糊并最大化拍攝亮度。

人工智能已經(jīng)逐步進(jìn)軍工業(yè)質(zhì)量檢測行業(yè)，并且取得初步進(jìn)展，AI在工業(yè)領(lǐng)域的可行性、落地性已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域各場景中得到了證實(shí)。