等。随工业数字化、智能化的逐渐深入，工业场景对机器视觉的需求持续不断的增加，推动了机器视觉蓬勃发...
等。随工业数字化、智能化的逐渐深入，工业场景对机器视觉的需求持续不断的增加，推动了机器视觉蓬勃发展。
在视觉学习过程中，不知道你是否遇到这一种的情况：买了一堆书，在网上下载N多教程闷头苦学，但效果差强人意。这些教程有的让人摸不着头脑，有的剖析片面或从理论切入，让初学者晕头转向。不论是项目工程师，或是刚入门的光学工程师还是销售人员，都很难建立完整的方法论并上手实施。
我们将向各位丝毫没有保留地介绍机器视觉入门核心技巧，这一些信息正是菲特高级工程们在上百次的应用案例中提取的学习精华。机器视觉初学者也可以轻松入门，不担心起步难度；且今日所学是“充分且必要”的，能应用在日后工作中，边学边练，早日成为“选型专家”～
相机和镜头是机器视觉中重要的组成部分，合适的相机和镜头决定了系统的好坏。但是大部分的小伙伴们对如何明智的选择工业用相机和合适的镜头上犯了难。当你为机器视觉系统选择部件时，时刻记住未来的生产所需和有可能发生的变动。这些将直接影响你的机器视觉软硬件是否容易更改来满足以后新的任务。
机器视觉系统的性能由最差的部分决定（就像一个木桶的容量由最短的一个木块决定），精度则由设备性能决定。花时间和精力合理配置系统就可以建造一个零故障和有弹性的智能化视觉检测系统。
以实际场景举例：若工作人员在客户现场跟客户沟通需求，需要先了解基础信息，如：检验测试产品种类、检测需求、有几种型号、需不需要兼容等等
检测相机可选面阵或是线扫相机，但是节拍较快，面阵相机最优。最大件90*90mm，1200万相机分辨率4096*3000，满足需求。根据公式得如下：
通过客户条件的输出，一步步得出结论，是不是觉得很简单？当然，资料越全评估越准确！销售和项目同事学会使用，根据现场客户信息，是否有大致检测思路啦，可以跟客户侃侃而谈了吧；光学工程师使用此表，测试效率会不会极大的提升？相信练习之后，跟客户沟通或是评估测试，定会自信满满，游刃有余了！保存好下面菲特工程师们汇总的选型技巧，在实际在做的工作中运用起来吧～
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这三者的关系 /
应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生
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随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，
？ /
仿生系统，从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对有关信息的处理与执行都是
作为一种应用系统,其切E特点是随工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 目前，国际上
是按照这样的顺序进行的：相机＋采集卡-
镜头-
系统也类似，首先是根据系统的检测精度和速度要求，确定线阵 CCD 相机分辨率和行扫描速度，同时确定对应的采集卡。
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技术有哪些呢 /
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使用PSoC4 CY8C4248LQI-BL583在初步add file进行编译的时候报错怎么解决？
请问为什么我在使用ADAU1452芯片时，数字信号通过SDATA_IN2然后从SDATA_OUT2输出时使用AP采集这两端的THD+N的值不对呢？
