大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器视觉检测应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器视觉检测应用的解答，让我们一起看看吧。
机器视觉方面有哪些好的开发平台？各有什么特点？
机器视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+工具包”软件平台：
1.VC：最通用，功能最强大。用户多，和windows搭配，运行性能较好，可以自己写算法，也可以用工具包，而且基本上工具包都支持VC的开发。是大家主要选择的平台。
2.C#：比较容易上手，特别是完成界面等功能比用VC+MFC难度低了很多，已经逐渐成为流行的使用平台了，算法在调用标准的库或者使用C#+C++混合编程。可以看到目前很多相机厂商的SDK都已经开始使用C#做应用程序了。
3.LabVIEW：NI的工具图形化开发平台，开发软件快，特别是做工控行业或者自动化测试行业的很多工程师，由于使用labview进行测试测量的广泛性，所以都有labview的基础，再调用NI的Vision图像工具包开发，开发周期短，维护较为容易。
现在工业上一般都是用哪些机器视觉软件做检测的？
请先看我 悟空回答的帖子
https://www.wukong.com/question/6500347911388266765/
不想过去那个帖子看的， 请看我的这个帖子即可。
在机器视觉领域，有如下常见的算法工具使用。
1. OpenCV
OpenCV是开源的，做过视觉的人没有不知道鼎鼎大名的他，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
OpenCV是集成所有算法，可以在这个基础上进行优化和开发，开源协议，自己可以随意使用。
2. VisionPro
VisionPro是美国康耐视（CogNex）公司开发的强大的商业算法库，广泛应用在机器视觉领域。
商业软件，收费
3. halcon
halcon德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，强大灵活的算子有几千个，可以组合出各种各样的算法。
商业软件，收费。
4. NI Vision
由美国国家仪器（NI）公司研制开发，图形化编程界面是一大特点，不需要编程。
商业软件，收费
5. VisionMaster
VisionMaster是杭州海康机器人有限公司自主开发的机器视觉软件算法平台，特点是不需要编程就可以进行视觉开发，界面拖拉模块
6. Hexsight
Hexsight现在归属于LMI公司，以前在Adept机器人公司旗下，主打定位功能，开发方便，提供C#、VB，C++接口
7.MIL
MIL全称为Matrox Imaging Library，是加拿大Matrox公司开发的图像处理软件开发包，是一个图像采集、传输、处理、分析和显示的一整套完整的程序库，包含了大量的优化函数用于图像处理。
8. CKVisionBuilder
CKVisionBuilder 深圳创科视觉所开发的一款通用型智能机器视觉软件。
9. XG VisionEditor
基恩士开发的视觉开发软件平台，广泛应用在工业领域，不过是他自己家再用的多，我只在工业现场看到过基恩士的人在 用，强大的定位和对位算法能力，有点像Visio的流程图编程还有脚本
10. Open eVison
Open eVsion是比利时Euresys 公司开发的视觉软件开发包
11.北京凌云也有自己的算法平台，不过没有推广
12. PPT Vison
想当年（03年左右），PPT Vison是与康耐视齐名的，美国pptvision公司开发的视觉开发包，后来有点落寞了，用过他家产品，还可以
机器视觉检测发展如火如荼，中小企业该如何突破技术瓶颈？
中小企业要审视自己所拥有的资源，针对企业自身切实的需求，做技术落地方案的决策。我本身是做计算机视觉的，对于经典视觉和深度学习视觉落地都有心得。
1.业内有通用成熟的解决方案。
中小企业采用第三方开放平台，无疑是性价比最高的方式。
2.业内有成熟方案，但企业自身的需求场景较小，且采样数据集独特。
这种场景可以引进少数技术人才。足以以最小的研发成本，得到比第三方大厂更好的视觉检测结果。
3.业内没有成熟方案，仅学术界有理论支撑。
这种情况比较麻烦，也往往面临技术挑战。最难的地方在于，需求场景的评估。
评估往往需要懂最新的技术理论，千万不要听从，整天把市场和用户体验挂嘴上的产品经理瞎忽悠。
首先，目前的需求场景，学术界的理论指标是多少，理论是否有足够的优化空间，以及能否达到工业级场景要求的准确率。
其次，如果不能达到工业级指标，是否采用设计分级，或人为干预且高效的workflow。
最后，综合评估，理论落地的时间和成本，以及产品优化能带来的效率和市场收益。
4.业内没有成熟方案，学术界理论也不成熟
对于这种极具挑战的场景，除非公司之前在这个领域已经有足够的技术和人才积累。可以尝试以这个技术点为核心，再加上新引进的算法人才，共同建立自己独特的技术壁垒。
即使在AI技术和各种论文不断刷新的今天，中小公司仍然有自己的优势。
以技术能力竞争的中小公司，可以以业内独有数据集和技术积累为基础，打造自己垂直的技术竞争点。
以业务能力竞争的中小公司，可以采用成熟的第三方平台或解决方案，提高自己的产品效率。
暂时就写到这里吧。
有计算机视觉方面的问题，欢迎留言与我讨论。
到此，以上就是小编对于机器视觉检测应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器视觉检测应用的3点解答对大家有用。
