圖像識別中運用得較多的主要是決策理論和結構方法。決策理論方法的基礎是決策函數，利用它對模式向量進行分類識別，是以定時描述(如統計紋理)為基礎的；結構方法的是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結構有不同的基元串(或稱字符串)，通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨二分量分析；還有關子支持向量機，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設計等都在不斷延展。3、深度學習帶來的突破傳統的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經網絡(如卷積神經網絡等)來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優化。在具體的應用上，例如自動ROI區域分割；標點定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學習的機器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應科院等)，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。檢測設備是用于檢測汽車天窗玻璃、側窗玻璃、后窗玻璃、擋風玻璃的設備。紹興反射面檢測設備報價

幾乎全部標記過不合格品被全部剔除。應用該系統可保證不合格品不流入市場，這樣就可以提升產品等級，用戶的滿意度和潛在的品牌價值，當然也可以降低回收的費用。案例【11】藥片顆粒的機器視覺檢測系統通常藥片填充完成以后，會直接對藥片進行鋁塑封，假如塑封后再檢測，一旦有塑孔沒有填充或填充了缺損的藥片，就會造成產品的浪費以及檢測難度的進步。加之很多塑封是不透明的，一旦塑封好就很難檢測，因此為避免損失藥片，生產機械制造商需采用高性能的機器視覺檢測系統。隨著國外高速和高精度藥機不斷進進中國市場。淮南硅片拋光面檢測設備檢測設備是用于檢測眼鏡鏡片的度數、瞳距、軸距、散光等配鏡參數的設備。

制造芯片需要晶圓，而晶圓就是硅片，目前的晶圓規模主要有12寸、8寸、6寸、4寸等。其中12寸占了全球晶圓市場的80%，另外15%則主要是8寸，至于6寸、4寸等的份額合計不超過5%。為何晶圓越大，份額越？原因在于晶圓越大，那么在切割芯片時，浪費的邊角料越少，良率越，于是成本越低。所以先進芯片，比如28nm及以下的芯片，基本上都采用12寸，這樣浪費更小。只有一些成熟的芯片，才會用8寸的晶圓，并且是越落后的工藝，使用的晶圓尺寸越小。但是8寸晶圓還是非常有市場的，因為有些芯片根本就不需要先進性能，只需要成熟穩定即可，那么用8寸晶圓，性價比更。Ling先光學生產的晶圓檢測設備，檢測晶圓的平整度及顆粒度，從芯片“地基”開始嚴把關、嚴要求，自主研發的算法工程更是從客戶關注點出發，解決質量問題。

事實上，不是2022年，從2018年起，我國大陸的8寸晶圓產能就已經是全球第*，而從2018年-2021年足足4年，都是排第*。如果2022年還是第*，那就是連續5年排第*名了。當然，12寸現在是主流，但8寸也這容小瞧，所以我國大陸如果連續5年在8寸晶圓上全球第*，也是一件值得驕傲的事情。另外值得一提的是，在12寸晶圓產能上，我國大陸也是排在韓國和灣灣之后的第三位，甚至機構預測，以我國大陸12寸晶圓的增長率來看，也許到2024年，可能會超過我國灣灣，成全球第二，然后在2026年左右，有可能超過韓國，成全球第*。Ling先光學生產的晶圓檢測設備，檢測晶圓的平整度及顆粒度，從芯片“地基”開始嚴把關、嚴要求，自主研發的算法工程更是從客戶關注點出發，解決質量問題。助力半導體行業輝煌、成長。廣且全用于工業的，產品檢測設備。

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