在智能制造加速渗透的今天，机器视觉作为交叉学科核心领域，已成为高校人才培养的重点方向。维视教育以 20 余年工业机器视觉深耕经验，推出以 MV-VS1000 为核心的产品组合解决方案，用场景化实践打通 “理论 - 应用” 最后一公里，为高校破解培养痛点提供全新路径。

未来，我司将持续深耕智能视觉技术在农产品深加工领域的应用，针对种子、根茎类、果蔬、坚果、杂粮、禽蛋、水产、速冻调理食品等更多品类农产品及加工制品的检测需求，优化升级解决方案，为农产品深加工企业提供更高效、精准、智能的品质管控服务，助力我国农产品深加工行业向高质量、智能化方向发展，让更多优质农产品走向市场！，可在水产加工的生产环境下，清晰捕捉小龙虾的每一处外观细节与摆放状态，有效规避小龙虾形态差异带

到2018年底，美国食品和饮料行业将生产足够的商品，以创造162亿美元的收入。从长远来看，这个数字仅次于于中国，按收入计算，中国是世界上最大的食品和饮料生产国，也是世界上人口最多的国家，拥有近14亿人口。要使美国庞大的食品和饮料行业平稳运转，需要复杂的加工、生产、包装和分销环节。事情并不总是按计划进行，生产商可能会发现自己面临产品召回、食源性疾病爆发，甚至出现消费者投诉等。工业4.0提供了一个智.

这其中的部分问题随着硬件水平的提高得到了有效的解决，比如采集硬件的分辨率、传输带宽、运算效率方面，但是也有一部分问题，需要长周期的实践和迭代升级才有可能解决，其核心关键点在于深度学习技术的发展与应用。在光伏行业“引线焊接质量检测”项目中，检测的特征随机多样、干扰因素繁杂，维视智造使用VisionBank AI，部署了“传统算法+深度学习+深度学习”的三嵌套方案，最终使检测速度提升至2秒1板，并在“

2022年8月27日，维视智造“智竞制造·VisionBank AI 2.0”新品发布会在苏州圆满举办。历时一年半的打磨，维视智造突破瓶颈，向更深度的AI技术迈进，推出了通用智能视觉开发平台VisionBank AI 2.0，将为制造企业的产业转型再次提速。...

现代生产加工中，已不可离开齿轮的应用，齿轮在长期生产后会产生磨损，严重的磨损会导致齿轮传动精度损失、粉尘增加、损坏加工件甚至出现工程事故。　　　　大型齿轮的检测，往往伴随着齿有一定高度，且齿轮不规则。传统的光学检测方法测量该类型齿轮时，会遇到以下几个问题无法解决：　　1)物体有高度，成像有近大远小的缺点，导致测量精度非常差。　　2)齿轮不规则，算法无法应对不规则物体测量。　　3)边缘锐度...

在工业中使用高光面材质加工一些平整度较高，且表面要求较高的工件，如手机logo，军用设备中的导光板等产品，如下图为维视智造为苹果LOGO瑕疵检测。此类型的工样品本身是属于镜面反光，工件本身平整度高，且易粘黏油污、手印等难点，问题点**反光问题：**由于材质表面光洁度很高，已经形成一个高光镜面，光源即使在很弱的状态下，表面的反光也会有非常强的对比度，这种对比度会把表面本身的杂质、划痕、研磨痕...

机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理，“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等；“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。机器视觉系统机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游...

随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。维视教育为您准备了这篇机器视觉入门学习资料。机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理.

表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企