随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，设备视觉技术在各个行业中得到了广泛的应用。深度学习、计算机视觉等技术手段的广泛运用，推动了设备视觉改造的发展。通过设备视觉改造，可以有效地提高设备的自动化程度、生产效率和品质稳定性，提供更好的用户体验。
传统的生产方式中，为了保证生产效率和工作品质，通常需要投入大量的人力和物力。同时，由于生产线上的环境复杂、操作复杂，工人在操作过程中容易出错，给企业带来了很大的损失。在生产过程中，设备视觉技术可以帮助企业实现生产自动化，提高生产效率和品质稳定性，降低生产成本、减少生产风险，是目前企业必须面对的一个重要问题。
在进行设备视觉改造之前，需要对设备的功能进行分类。比较常见的功能分类有：
检测类：检测产品是否符合质量标准；
识别类：识别产品种类、尺寸、颜色等信息；
拍照类：对样品进行拍摄，获取高清图像；
定位类：对产品进行定位，便于后续处理。
设备视觉系统一般由以下几个部分组成：
光源：提供光线，照亮被检测物体；
镜头：将被检测物体的图像聚焦到感光元件上；
感光元件：将光线转换为电信号，并转化为数字信号；
处理器：对数字信号进行处理，并将处理后的结果输出 ...