关键词：
作为机器视觉系统的重要组成部分，图像处理软件主要通过对图像的分析、处理和识别，实现对特定目标特征的检测。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用，使应用于机器视觉系统的机器视觉软件技术得到了高速发展，国内这方面比较出色的机器视觉软件例如湖南科天健光电技术有限公司自己研发的AcutEye软件应用比较广泛。目前，机器视觉软件的竞争，已从过去单纯追求软件多功能的竞争，转向对检测算法的准确性、高效性的竞争。常规的机器视觉软件均可提供搜索、光学字符识别、边缘、blob分析、卡尺工具等多种检测功能，但由于算法设计的不同，其检测效果却存在较大的差异。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速而准确的检测，并最大限度的减少对硬件系统的依赖性。面对不同公司的机器视觉软件，客户在挑选时应该考虑哪些因素呢?
1.定位
对象或特征的精确定位是一个检测系统或由视觉引导的运动系统的重要功能。
2.光学装置与照明
适当的光学装置和照明对视觉应用的成功至关重要。
3.完整的工具集对绑在一起的多个工具
机器视觉软件主要以两种典型的形式出售，一种是完整的视觉工具集，另一种是用于特定任务的工具的应用，最终用户的应用将决定是使用一套完整的视觉工具集还是使用众多的特定的工具。
4.编程和操作方便 简洁、直观的图形界面是容易使用和设置的关键
机器视觉产品主要区别在于他们的图形接口，接口应该从“设置”和“操作”两方面来评价。
5.亚象素精度
机器视觉算法具有亚象素的能力，即这些算法能够测量或得出比一个象素更小的单位。
6.将来的升级
机器视觉系统可应用在各种场合，当选择一个系统时应考虑系统将来的升级。
7.图象预处理
图象预处理算法能把图象的特征点放大，以使视觉工具能更好的检测它们。
8.视觉引导的运动
如果你的应用需要一个视觉系统来引导机器人，那么必须知道视觉系统与运动系统是如何集成的。
9.系统集成
10.工厂层连接
通用的接口象串口(RS-232)、RS-485、并口、Ethernet、Devicenet、数字I/O、IEEE-1394和USB等，更新的接口如cameralink、Coaxpress也得到了广泛的应用，当评估视觉系统时，要考虑工厂层的可连接性
希望我的回答对你有帮助！ 参考技术A 目前市场上机器视觉软件分为以下几类：
1、以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降，国产软件售价仅几千元甚至免费，但前期开发和后期维护成本较高，在使用时面临很大的局限性。
2、以康耐视的VIDI、Sualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件，将深度学习的标注、训练、测试流程，以PC软件的方式进行封装，降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题，或用深度学习的标注方法，提高开发效率。但从实际应用效果来看，当前的深度学习主要以监督学习为主，针对不同场景，需要大量的模型选择、调参等工作，无法针对所有场景，通用性的解决，因此，并没有解决传统算法需要定制开发的难题，并且用户的使用门槛较高，普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。
3、北京矩视智能创新性的提供了一款云端的工业视觉深度学习工具，线上实现标注、训练、测试流程，依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库，用户上传、标注图片后，将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练，用户无需任何操作，线上测试效果后，下载SDK即可本地化运行，真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上，矩视智能将云端工具直接免费，下载sdk后，仅需购买Lisence加密狗，即可本地运行，致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。 参考技术B 1、根据应用的不同分别选用CCD或CMOS相机 CCD相机主要应用在运动物体的图像提取，如贴片机机器视觉，当然随着CMOS技术的发展，许多贴片机也在选用CMOS照相机。用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD相机比较多。 CMOS相机由成本低，功耗低也应用越来越广泛。
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