给定的机器视觉或嵌入式视觉系统的功能不仅仅依赖于相机的硬件。摄像机的硬件组件通常被认为是对系统性能的负责–传感器，镜头，接口等组件应归功于所有，但是软件同样具有影响力。
近期，机器视觉和嵌入式视觉系统中使用的软件取得了重大进展。从食品和饮料行业到电子行业，改善机器视觉软件都将产生影响。
机器视觉软件的4种进步
虽然取得了进展，但在四个方面都取得了重大进展。
高动态范围检查
电子行业正在以更高的分辨率更快地运行其生产线，从而引入了更高的信噪比（SNR）。用于增强摄像机动态范围的机器视觉软件可用于降低SNR，从而实现更准确的检查。该软件可以根据特定制造商的需求进行高度定制。
光学字符识别软件
光学字符识别（OCR）一直以来限于白色背景上的黑色文本，但是在实际生产中很少出现这种情况。新的OCR软件可以检测忙碌的背景上的字符，并且当引入新字体时，某些新的软件甚至可以识别字符。
3维（3D）成像
许多制造商已经开发了光度3D算法来读取3D文本。某些形式的3D视觉软件会合并同一零件的多个图像，以增强3D图像的对比度，以获得更准确的成像结果。
深度学习
深度学习是机器视觉中的新流行语之一，但是一些公司正在该技术上取得长足进步。一些软件开发人员都拥有基于深度学习的图像分类工具，可以检测难以定义的缺陷和产品变化。
机器视觉软件在视觉系统的性能中起着至关重要的作用。上面提到的四种类型的软件是发展较快的软件之一，但是已经全方面取得了进展。
与以往相比，为您的应用程序确定合适的机器视觉软件与找到合适的机器视觉硬件一样重要。
