问：机器视觉行业发展前景
- 答：新兴行业，还不错，有点难
- 答：随着中国工业制造业的发展，工厂越来越多从传统模式往自动化控制模式转化，机器视觉的应用越来越重运咐码要，它代替人工，为企业节省人力物力，获得更高的效率，争简正取到更多的利益。。
在科研领域也是同样。。。
在浙江大学，旁哪很多研究都应用了机器视觉来完成。。。
他们大多选用杭州机器视觉科技有限公司的产品，详细信息可以上它的网站看看。。。
问：机器视觉技术的应用现状
- 答：机器视觉可以用在工业上，如自动化生产线，还可以用在医疗上+智能生活等等
视觉龙VD200配合EPSON机械手玩具定位应用
现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。视觉龙的VD200视觉定位系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。
视觉龙VD200配合HBR机器人视觉引导对位应用
本项目为视觉龙的VD200视觉定位系统配合HBR机械手，识别刀片正反取放定位。 - 答：深度学习是人工智能的热点发展方向之一，将推动我们步入控制设计和工业物联网的新台阶。机器视觉在工业控制领域极其重要，借助这些技术，使用数据驱动部署复杂的机器和设备。
为了比竞争对手更好地服务其目标客户，当今的嵌入式设计团队正在寻求机器学习（ML）和深度学习（DL）等新技术，以便在有限的资源下按时向市场开发和部署复杂的机器和设备。借助这些技术，团队可以使用数据驱动的方法构建复杂的单系统或多系统模型。 ML和DL算法不是使用基于物理学的模型来描述系统的行为，而是透过数据推断出系统的模型。 传统ML算法适用于处理数据量相对较小且问题的复杂度较低的情况。 但如果是像自动驾驶汽车这样的大数据问题呢？ 解决这个挑战需要采用DL技术。 本文介绍了这种新兴技术将如何推动我们进入控制设计和工业物联网（IIoT）应用的下一个时代。
问：机器视觉的应用实例
- 答：视觉龙有很多机器视觉技术的应用实例
视觉检测在电子元件的应用：
此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。
该应用采用了视觉龙的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。
机器人视觉引导玩偶定位应用：
现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了视觉龙的VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。
该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。
