FlexInspector在成像检查行业的意义。

我们相信，FlexInspector检测方法将彻底改变图像检测行业。
1) "每个像素的二值化水平"。
低分辨率相机的30万个像素中的每一个都有一个亮度上限和一个亮度下限（二值化水平）。这种简单的方法意味着不会降低速度，并为具有亮度梯度的物体的图像检查提供了可能，特别是三维物体，如成型物体。这种方法在世界上是独一无二的。
(2) 对良品中的变化进行统计处理
良品中的变化是 "良品比较 "中的一个问题，如模式匹配和差异化处理。FlexInspector统计处理了多个良好部件的图像，并吸收了'良好部件的变化'。因此，系统会根据'良好零件的变化'自动调整到最佳水平（产量和检测能力），从而实现'几乎无参数'的图像检测。
(3) '非识别性'图像检测
到目前为止，图像检测是通过提取（即识别）"哪里"、"如何 "和 "什么 "的信息来实现的，这些信息是从图像中提取的，并设定 "它应该是什么样子"。这种方法的问题在于。
提取的信息只是一个简单的 "数字 "或 "字符串"，这只是代表原始图像的信息的 "一小部分"。问题是，是否有可能根据这'小部分'的信息做出决定。
为了判断整个图像，上述设置需要无限期地重复。这是造成设置的 "难度 "和 "复杂性 "的主要原因，也是造成无论怎么设置都无法解决 "容易出现意外缺陷 "的主要原因。
比如说。诚然，"识别 "作为一门学科可能很有意思。但是，在产品检验领域，如果存在一个'好产品'，如果可以从机械上判断它是否与'好产品'相同，并分出好坏，应该是没有问题的。如果'好产品'不能被精确定义，我们只能依靠'识别'，但经验表明，这种情况很少发生。
(4) 使现场工作人员可以'使用'。
到目前为止，图像处理检查是困难和繁琐的，需要由专门人员设置几个小时。我们从根本上审查了这一点，并使其成为可用的。设置程序总是相同的，即使对象发生变化。许多对象可以在几分钟内投入使用。此外，它有许多特点：它只让好的产品通过，它能抵抗意外的缺陷，它能理解它是如何被检查的，而且它具有成本效益，因为它在普通PC上运行。
用FlexInspector来实现现有的和市场上的 "图像检查系统 "可能是很有可能的，使其更容易、更准确、更便宜。此外，也有可能在以前不存在的领域建立系统。
另外，由于它 "简单 "和 "通用"，该领域的人开始 "寻找他们自己可以使用它的地方"。这种方法是 "不让图像处理检查主题失败 "的最佳方式。
这个运动当然在蔓延。
人们有些担心，当这一运动开始加速时，会给行业带来什么。