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机器视觉软件在成像能力方面取得了巨大的进步
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给定的机器视觉或嵌入式视觉系统的功能不仅仅依赖于相机的硬件。相机的核心硬件组件通常被认为是对系统性能负责的唯一部件——传感器、镜头、接口等部件都是功劳，但软件也可以发挥同样的作用。
最近，用于机器视觉和嵌入式视觉系统的软件取得了重大进展。从食品和饮料行业到电子行业，改进机器视觉软件正在产生影响。
4种类型的机器视觉软件的进步
虽然取得了全面的进展，但有四个领域取得了重大进展。
- 高动态范围检测
电子行业的线路运行速度更快，分辨率更高，从而引入了更高的信噪比(SNR)。机器视觉软件可以增强相机的动态范围，以降低信噪比，实现更精确的检测。该软件可以根据特定制造商的需求进行高度定制。
- 光学字符识别软件
光学字符识别(OCR)历来仅限于白色背景上的黑色文本，但在现实世界的制造业中很少出现这种情况。新的OCR软件可以在繁忙的背景下检测字符，一些最新的软件甚至可以在引入新字体时识别字符。
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- 三维(3D)成像
许多制造商一直在开发光度3D算法来读取3D文本。某些形式的3D视觉软件将同一部位的多个图像组合在一起，以增强3D图像的对比度，从而获得更准确的成像结果。
- 深度学习
深度学习是机器视觉领域的最新流行语之一，但一些公司正在这项技术上取得长足进步。一些最大的软件开发人员拥有基于深度学习的图像分类工具，可以检测难以定义的缺陷和产品变化。
机器视觉软件对视觉系统的性能起着至关重要的作用。上面提到的四种类型的软件是发展最迅速的，但已经取得了全面的进展。
比以往任何时候都更重要的是，为您的应用程序确定合适的机器视觉软件与找到合适的机器视觉硬件同样重要。
要了解更多关于此主题的信息，请阅读我们的专题文章机器视觉软件的进步．