与计算机不同，人的大脑非常灵活，很容易从经验中学习。可以快速、轻松地学习新产品类别或缺陷类型。人不需要被教导就能识别模式。如果人能在所期望的地方找不到人想要的东西，人就会去别处看看。即使是模糊或扭曲的图像也能被人脑识别，而且随着时间的推移，人通常会变得更好。下面我们来简单分析一下工业视觉检测与人脑图像的区别。
人脑如何处理图像
大脑是一个模式识别机器。它以一生的学习模式为基础，能够快速识别和分类几乎所有人能看到的东西。即使图片不清晰，您也可以根据上下文进行很好的猜测。人知道人在哪里，人在寻找什么，人得到了人所有其他感官的额外好处。
当您考虑视觉检查任务时，您也对您正在检查的产品、创建它的过程以及可能出错的事情有很深的了解。这对于确定某件事是好的部分还是拒绝的部分有很大的帮助。
当涉及到模式识别(在视觉系统中也称为分类)时，人脑是至高无上的，但它也有一些局限性。它可以是不一致的人或一天又一天，有时缓慢，它不是数字，所以东西，如测量从视觉输入是困难的。
工业视觉检测
另一方面，当人有一个自动视觉检查系统，它只知道人告诉它什么。它不知道过程或部分，没有存储的模式库，没有意识到上下文，也没有其他感官。
程序系统在查找、分类和测量特征方面非常严格。流程的每一步都必须由程序员专门设置，因此如果没有帮助，它将不会随着时间的推移而改进，它不会学习新的模式，如果找不到它想要的东西，它也不会在其他地方寻找。
这种Ridgid方法也有它的好处。它往往是快速、一致和数字的，所有工业过程的重要特征。它也非常擅长测量任务。
简单性对于自动检查。设置相机和照明收集图像与高对比度的特点感兴趣和低对比度的一切。这有助于简单的算法(与人的大脑相比)是有效的。简单的算法处理得更快，从编程的角度看也更可行，上述就是本文的全部内容了，当然如果您对机器视觉方感兴趣也可以来垂询。
