相比人类机器视觉有哪些优势和不足？
机器视觉的应用：
1、视觉检测：机器视觉的大量应用将产品生产和检测进入到高度自动化。在具体的应用上，比较常见的比如，硬币字符检测、电路板检测等。 以及人民币造币工艺的检测，对精度要求特别高，检测的设备也很多，工序复杂。 此外还有机器视觉的定位检测，饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题，还有产品的条码字符的检测识别，玻璃瓶的缺陷检测、以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。
2、视觉测量： 机器视觉，顾名思义，就是使机械设备具备“看得见”的能力，好比人有了眼睛才能看得到物品。机器视觉对物体进行测量，不需要像传统人工一样对产品进行接触，但是其高精度、高速度性能一样不少，不但对产品无磨损，还解决了造成产品的二次伤害的可能。 这对精密仪器的制造水平有特别明显的提升，对罗定螺纹、麻花钻、IC元件管脚、车零部件、接插件等的测量，都是非常普遍的测量应用。
3、视觉识别： 图像识别，简单讲就是使用机器视觉处理、分析和理解图像，识别各种各样的的对象和目标，功能非常强大。最典型的图像识别应该就是识别二维码了。二维码和条形码是我们生活中极为常见的条码。在商品的生产中，厂家把很多的数据储存在小小的二维码中，通过这种方式对产品进行管理和追溯。 随着机器视觉图像识别应用变得越来越广泛，各种材质表面的条码变得非常容易被识别读取、检测，从而提高现代化的水平、生产效率大大地提高、生产成本降低。
机器视觉与人的视觉相比的不足
1、智能程度低，不能做出主观判断，适应性不强，只能根据定制标准对物件进行识别，前期投入成本大
2、机器视觉是基于硬件收集数据，软件来判断收据的百一个系统，比较死板，在替代人眼检测方面可以度在一些直观的项目上问替代，例如外观瑕疵、黑点、不良等检测，实际上如果被检测产品比较复杂的话，还是需要人眼来检测。
3、缺乏主观性：机器视觉只能根据预设的程序和规则进行工作，无法像人一样具有主观性和创造性。
4、数据处理复杂度较高：机器视觉需要处理大量的图像数据，并进行复杂的计算和分析，对数据处理的要求较高。 综上所述，机器视觉和人的视觉各有其优势和不足，需要根据具体的应用场景进行选择和使用。华汉伟业在3C消费电子、锂电、新能源、半导体、汽车制造等行业为客户提供优质的产品和定制化的视觉解决方案。也许您所在的行业很有可能用的到机器视觉系统这方面的技术来做质量管控，可以联系我们，我们会先根据您的需求分析，从一个专业的角度来为您设计合适的方案。