sn-01s标准型嵌入式工业视觉系统将智能视觉软件适用性广的特征带入到机器视觉产业中，机器视觉检查的，在制造环境中，易于将多达4个相机连接到sn-01s进行4路智能检测。 多相机功能可以从多个点进行数据收集和分析，降低了集成成本，---；更---的硬件组件集成在坚固的机箱内，---该系列视觉处理器坚固、---。---了产品的长期可用性，为视觉应用提供具有性能的解决方案。
ocr：支持中文、英文、数字等；ocv：光学字符验证；分类器：对形状、颜色或纹理等有不同的物件可进行分类；一维码：code39、code128、ean8、ean13、upc-a、upc-e、code93、itf；---：qr code、pdf417、data matrix code、vericode；---评估：支持iso / iec 15415标准，评估qr code和data matrix code 的参数评级
在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，机器视觉检查好不好，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。 [6] 产展编辑机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者l.r.罗伯兹关于理解多面体组成的积木研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，机器视觉检查密封，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，常州机器视觉检查，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，a.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理；图像处理和分析的并行算法；从二维图像提取三维信息；序列图像分析和运动参量求值；视觉知识的表示；视觉系统的知识库等。
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