智能显微镜下的测量和机器视觉识别质检综合解决方案
智能数字显微镜与机器视觉的优势
传统的光学显微观测方法是单人眼主观观测的过程，效率低、劳动强度大，而且光学显微图像只能通过显微摄影予以记录，不能对图像进行必要的处理，不能快速存储和复制，更不能通过网络远距离传输图像信息 。现在图像处理和模式识别的结合扩展了人的视觉功能，将显微技术与计算机视觉技术相结合，应用到精密加工制造测量和质检领域，具有良好的应用前景。
与人的视觉相比，机器视觉不会出现疲劳，其识别的精度可以比人眼识别的精度还要高。一个典型的工业视觉系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和硬件执行控制机构。除此之外，机器视觉系统可以根据要求设置多个图像捕捉镜头，实现对物体的多点，多方位的检测。
传统的光学显微观测方法是单人眼主观观测的过程，效率低、劳动强度大，而且光学显微图像只能通过显微摄影予以记录，不能对图像进行必要的处理，不能快速存储和复制，更不能通过网络远距离传输图像信息 。现在图像处理和模式识别的结合扩展了人的视觉功能，将显微技术与计算机视觉技术相结合，应用到精密加工制造测量和质检领域，具有良好的应用前景。
智能显微镜机器视觉应用领域
机器视觉技术主要应用领域有 ：工业检测领域、医学检测领域、机器人技术、航空航天技术、监控管理等。
而在工业检测领域中，机器视觉应用的范围包括产品外观（外包装）的检测、集成电路板的封装检测、产品尺寸的在线检测、微小零件的尺寸检测等；在医学检测领域，图像等辅助检测技术的出现，使医学称为真正意义上的科学，通过运用图像技术和信息融合技术对X 射线查看图、核磁共振图像、CT 扫描图像等医学检测图像的分析，提高了分析结果的可靠性，为医生的诊断提供了方便。
机器视觉的识别过程
机器视觉的质检方案是在测量的硬件系统之上，通过对拍摄图像的一层层处理，理解图像含义，终通过标准训练，不断提高识别精确度的过程。
机器视觉检测种类简介
