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識別：認可度可以從字面上看。這是一個識別和辨別的過程，需要人工判斷機器。因此，識別主要是通過圖像處理和深度學習的融合來實現的。

　　圖像處理將外部物體信息轉換成機器語言，然后通過視覺感知完成信息輸入。這個過程本質上是一個機器學習的過程。兩者疊加合并，識別功能變得智能化。最常見的應用是面部識別和無人駕駛。

高精度檢測：其實和第一導航定位功能是一樣的。不同的是，它可以與多種測量技術相結合，形成高精度的檢測系統。

　　因為進行高精度檢測的行業通常是精密加工行業、高端工業制造等高需求行業，所以對檢測精度的要求達到um級。這些是人眼無法察覺的，必須由機器來完成。這已經成為工業4.0時代工業自動化的關鍵應用。

外觀檢查：視覺檢測是通過圖像處理技術完成的。圖像處理其實就是計算機對圖像信息的處理。

　　圖像處理的主要目的有三：提高圖像的視覺質量，提取圖像中包含的一些特征或特殊信息，對圖像數據進行變換、編碼和壓縮，以方便圖像的存儲和傳輸。這些是檢查生產線上產品質量的最佳應用。這個環節也是替代勞動力中最重要的部分。

　　此外，它在其他領域也有應用，如生成原始圖像的預覽，將相機裝載到手推車或無人駕駛飛機上，以及使用圖像處理技術處理相機拍攝的照片。