纸浆模塑作为一种环保、可持续的新型材料，具有广泛的适用性和巨大的发展潜力。在工业包装、文创、礼品、日用品、农业、医疗和餐饮等领域的应用中，它都展现出了明显的环保优势和可持续发展的特点。通过推广纸浆模塑的使用，我们可以有效地降低对有限资源的依赖，减少能源消耗和温室气体排放，降低环境污染，为可持续发展做出贡献。在强调低碳、可持续发展的今天，纸浆模塑的应用领域得到极大扩展。
纸浆模塑的生产和使用也提供了新的创业、就业机会和发展空间，进一步推动了社会的可持续发展。
纸浆模塑行业还是一个小众行业，为让更多的朋友了解、使用、推广纸浆模塑，小编近期将以纸浆模塑100问为主题，跟感兴趣的朋友介绍纸浆模塑的各个方面，今天第三十辑。
五十、什么是机器视觉？传统机器视觉与深度学习的差异？
一、什么是机器视觉
机器视觉是研究如何使机器能够像人类一样看到和理解世界。机器视觉涉及多个领域，包括图像处理、计算机图形学、人工智能等。
二、机器视觉的应用
机器视觉应用到生活中的方方面面，从医疗疾病诊断和治疗到我们生活中每天的扫脸支付。在工业自动化领域，机器视觉被广泛应用于产品质量检测、生产过程控制等方面。在纸浆模塑行业可以运用到以下几个方面：
1.成型机产品转移异常监控
2.餐盒、杯盖等产品外观质量检查
3.组装
4.X光铁丝检测等等。
生产线上产品的外观检测一般由下面四个流程组成：
1.感应器感应到产品，触发光源和相机拍照采集图像；
2.通过信息采集卡把图像数据传输给电脑；
3.电脑AI检测系统检测被测物体的表面缺陷；
4.然后将检测结果通过IO卡传递给PLC，PLC在控制剔除结构将不良品剔除。
三、纸浆模塑行业外观缺陷检测的难点
视觉检测在3C、半导体行业已经运用的相当成熟并成为降本增效的重要手段。但是在纸浆模塑行业一直难普及，主要是由以下几个困难点：
1.来料稳定性：受浆料与设备的影响，产品质量相对于3C产品，稳定性较差；
2.产品种类多：各个面都需要检测，对软硬件兼容性要求高；
3.缺陷种类多且小：包括不限于水渍、蚊虫、金属、破损、毛边等等；
4.检测速度要求快：对机械设计和软件都有较高的要求；
5.生产环境影响：产品粉尘多，对检测系统的稳定性和精度有影响。
四、外观缺陷检测中的传统算法和深度学习算法的区别和优势
传统视觉是人工总结归纳出缺陷的图像特征，然后在通过编程去匹配寻找特定的规则。不过很多缺陷的特征很复杂，传统算法很难提取出来比如：浅色的水渍，表面凹凸不平、表面缺浆、logo不清晰等等缺陷。
深度学习是通过训练神经网络，学习各类缺陷的形态特征，建立包含有各类缺陷特征的深度学习模型。就像教一个小孩，告诉他什么是好什么是坏，然后通过大量的样本来学习强化。这个缺陷的学习是可以迁移到各种餐盒上，所以通用性较好。但是深度学习对没见过的缺陷判断力较差，也不能做尺寸测量。
所以在实践过程中通常是结合传统方法和深度学习两种来共同提高检测的精度和准确性。
比较面 | 传统方法 | 深度学习 |
原理 | 通过编程设定特定的规则去匹配缺陷 | 通过训练深度学习模型学习各种缺陷的特征 |
软件兼容性 | 兼容性差。每款产品都需要软件工程师重新编程 | 兼容性好。各类产品表面缺陷可以共用，无需二次编程 |
缺陷检测擅长点 | 检测大小边、未通孔、大面积脏污等有明确规律的缺陷 | 各类复杂，位置形状不确定等缺陷。 |
维护便利性 | 维护成本高，需要专业软件工程师 | 一线操作人员就可以进行训练 |
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