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在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药剂、配件;电子封装技术与设备;丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装:SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等;再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。
在现代化的大生产之中，视觉检测往往是不可缺少的环节。比如，航空航天电器元件的筛选、食品包装安全、显示器玻璃、手机外观、印刷品、薄膜、金属带材、汽车零件、电路板线路、药品包装的正误、IC字符印刷的质量、电路板焊接的好坏等等，都需要众多的检测工人，通过肉眼或结合显微镜进行观测检验。随着社会科技化、机械化的发展，机器将会代替人工进行机械性的工作，因此，机器视觉将在未来会有更好的发展前景。
海维鑫系统
图片墙：
即时显示缺陷，以不同颜色提示严重程度，标注缺陷的类别、位置、面积等信息（可根据用户要求标注特殊文字）；
单击缺陷图片，可放大查看图片，在保证清晰度的情况下，可连续放大缺陷倍数；
具备回放功能，方便历史查看。
分布图：
动态显示缺陷范围并用不同颜别类型，是缺陷严重程度及分布位置的概略图
分布图可放大缩小，体现局部或整体信息。
海维鑫科技研发中心于 2017 开始立项到 2019 年 7 月年通过项目测试止，经过近两年的开发，自主研发出针对帘子布缺陷的精 zhun 判定的 AI 系统，该系统基本取代人工对帘子布品质定等。
在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
