关于自动化产品检查

这并不限于'图像检查'。
今天市场上的每一台'自动检查机'都以某种方式从被检查的物体中提取'信息'，并对'信息'是否符合预期做出判断。
这里的问题是
是否有可能将 "所有的检查对象 "表现为有限的 "信息"。
即使有可能，也很难确定 "在哪里"、"如何 "和 "获得什么 "信息。
你如何确定该 "信息 "的预期价值？首先，这些预期的基础是什么？
首先如何确定该 "信息 "的预期值？
你能引进高精度的测量设备，测量1000个项目，如尺寸，并说产品是一个好产品，因为它符合这1000个项目的预期值吗？这可能是他们想做一件相当鲁莽的事情。
最后，自动产品检查在我看来是没有办法的，一个人要定义一个 "好产品"，并通过尽可能多的手段检查它与好产品的任何差异。只要产品是相同的，任何手段都应该产生相同的结果。如果不一样，那么就有东西与好产品不同，就是这样。
这里的问题是 "好产品的变异"。没有绝对的好产品这种东西。因此，从大量的 "好产品 "中得到一个 "好产品的统计范围"。然后我们检查该产品是否在该范围内。因此，这不是一个是否达到预期值的问题，而是它们的一致性如何的问题。
这就是FlexInspector的方法，即使你去掉 "图像 "框架，它仍然是一种不寻常的思维方式。然而，如果你认为 "好的质量=产品的小变化"，那么这就不是一种奇怪的思维方式了。