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在机器视觉行业中，一个典型的机器视觉系统包含光源,镜头,相机(包括CCD相机和COMS相机),图像处理单元(或图像捕获卡),图像处理软件,监视器,通讯/输入输出单元等其它硬件配件。那机器视觉的发展趋势有哪些呢?
在机器视觉行业中，一个典型的机器视觉系统包含光源,镜头,相机(包括CCD相机和COMS相机),图像处理单元(或图像捕获卡),图像处理软件,监视器,通讯/输入输出单元等其它硬件配件。那机器视觉的发展趋势有哪些呢?
(1)使机器视觉产品接口变得易于使用
机器视觉系统的用户接口会引起越来越多的关注。用户接口通常是最后考虑的，这需要从算法设计者不断贡献中来建立。结果可能对设计者有意义，但对于用户来说需要较长的时间去学习。通过IPD技术，我们从接口开始，并通过可接受的人为因素来使得我们的视觉系统易于使用的方法来建立。
(2)使机器视觉工具成为使用简单的专用工具
与一个复杂的多功能的基本视觉系统相反，我们的工具针对于一类问题。这个在特定知识领域上建立，会极大地减少需要使用一个机器视觉工具的专家知识。举个例子，一个传统机器视觉系统有许多不同检测算法，就开发者来说，知道自己具体用哪个工具来检测适合自己的项目。因为开发者了解自己的产品，所以觉得很容易操作。但是对于大多数用户来说，他们不知道从哪里开始检测，没有头绪，因此，产生了机器视觉系统的利用不完善现象。我们把视觉专家知识生成一个工具包，提供指导那些需要去做和为测量选择算法的尺度检测工具，以便用户只是专注于他们的任务而不是变成一个视觉专家。
(3)增加视觉系统的智能以使它能克服更多的环境变化
比如，让用户去装置一个零件到一个特殊的位置不同，我们使用视觉搜索去寻找视场里的部件。或者再比如，我们使用能不受亮度变化影响的算法，以使部件照明简化。结合趋势一和二，我们有为专门应用而设计的视觉系统，比如监测标签。在这样的情况下，视觉系统理解最终任务，使用熟悉且适用于这个任务的接口。视觉商家必须平衡易于使用与市场大小，还有携带多个产品的成本。
