Täna, tootmise automatiseerimise pideva arendamisega on masina nägemise süsteemid muutunud aruka tootmise oluliseks liikumapanevaks jõuks. Kujutise omandamise ja töötlemise kaudu saavutatakse toote välimuse, suuruse, defektide ja muude parameetrite täpne tuvastamine, parandades töökoja tootmise tõhusust ja toote kvaliteedikontrolli taset. Klientide tootmisnõudlusega on üha enam ettevõtete fookuseks saanud tõhusa ja stabiilse ühekordse masina nägemissüsteemi ehitamine. Allpool kasutame põhiliini kui piltide kogumist tulenev väljund 'täieliku masina nägemissüsteemi ehitamiseks, aidates ettevõtetel teaduslikult valida ja juurutada ning kiirendada mehitamata tootmisliinide realiseerimist.

Stabiilse ja usaldusväärse nägemissüsteemi ehitamisel ei ole tööstuslikud läätsed enam ainult masinate toodetud lisaseadmed, vaid pigem põhilised optilised komponendid, mis mõjutavad kogu süsteemi pildistamise kvaliteeti ja kontrolli täpsust. Suurepärase jõudlusega objektiivi, parameetrite sobitamise ja sobiva rakenduse valimine toob kvalitatiivsed täiustused kogu süsteemi tööstabiilsusele ja toote kvaliteedikontrollile.

Tööstusautomaatika pideva süvenemise ja intelligentse tootmise süvenemisega on masina nägemise süsteemid järk -järgult saanud tootmissaitide kvaliteedikontrolli ja protsesside optimeerimise peamised tootmisvahendid. Kuid paljude kasutajate jaoks on süsteemi visiooniprojektide valimisel, testimisel või importimisel süsteemi jõudlust ja täpsust teaduslikult hinnata, mis mõjutab kasutuselevõtu edu.

Tööstusautomaatika kiire arendamise ja tänapäeval intelligentse tootmise arendamisega on visuaalsed seadmed muutunud tootmisliinis hädavajalikuks 'silmaks'. Kuid rakenduskeskkond on tegelikkuses sageli palju rangem kui laboris: kõrge temperatuur, kõrge õhuniiskus, tolm, õlireostus, vibratsioonišokk ja muud tegurid on kõik visuaalsete seadmete stabiilsuse ja usaldusväärsuse testid. Niisiis, kuidas saaksime tagada, et visuaalne süsteem töötab nendes keerulistes keskkondades endiselt stabiilselt ja tõhusalt?