视觉检测的难点与挑战
光源稳定性问题：多变和非均匀的光照场景易导致成像质量差异，这对光源的稳定性提出了较高要求。
物体检测位置不一致性：工件检测位置的不一致性和复杂场景的存在，使得提取目标区域变得困难。
标定算法的局限性：标定算法通常基于平面检测，曲面物体的处理较为复杂。
运动物体的检测难题：运动的被检测物体可能产生运动模糊，恢复原始清晰度较复杂。
识别算法的通用性和精度要求：识别算法难以通用且对精度要求苛刻，计算速度要求也较高。
视觉检测解决方案
解决方案概述
视觉工程师通过一系列任务，包括计划、设计、构建、集成和验证，来开发机器视觉应用的完整解决方案。
具体实施步骤
方案设计：根据检查要求，为每个视觉应用程序创建和测试初始视觉设计。
原型设计：设置视觉设计原型来捕获样本部分的图像，并进行必要的调整。
系统开发：构建代码前，使用示例图像规划代码的构建方式，并考虑使用的机器视觉软件。
应用实例
高风险区域防闯检测：介绍机器视觉在高风险区域防闯检测中的应用，如自动上车系统检测。
纺织检测中的应用：机器视觉代替人体视觉在纺织检测中的应用实例。
通过上述解决方案的实施，可以有效地克服视觉检测中的瓶颈，提高检测的准确性和
