在线会议
论坛
专题
工控直播
新闻中心
子站
技术
社区
根据最新的行业调查显示，由于忽视了可预防风险的技术规划，50%-70%的机器视觉项目未能达到预期效果。
机器视觉落地难？这些误区一网打尽
从需求梳理到系统落地，视觉系统部署的每一步都可能暗藏 “陷阱”。该电子书精准整理了企业最常遇到的“十大误区”：
① 未找到准确的应用需求
② 忽视环境条件
③ 关注成本而非投资回报率
④ 缺乏培训或支持
⑤ 忽视系统可扩展性
⑥ 未选择合适类型的机器视觉系统和工具库
⑦ 低估集成挑战
⑧ 未能在实际生产环境下进行测试
⑨ 忽视光源，镜头和光学元件
⑩ 未考虑图像处理的复杂性
下面，我们先拆解几个“高频踩坑点”和对应解决思路，帮你提前规避风险：
误区1：需求没理清就动手，从源头出问题
若没明确检测的核心特征、产线速度要求，也没确定适配的检测环节，盲目布置系统很容易出现 “性能过剩浪费成本” 或 “能力不足无法用” 的情况，后期还可能要返工调整。
解决思路：先做 “需求诊断” 再推进。建议结合生产现场实际情况，拆解检测目标、明确产线节拍匹配的系统速度，甚至模拟极端工况锁定核心需求，避免前期规划跑偏。
误区2：无视环境影响，系统提前 “出故障”
车间里的高温、粉尘、振动、潮湿等环境因素，很容易导致视觉系统元件损坏、寿命缩短，比如粉尘附着镜头会影响成像，振动会导致检测精度下降，后期维护成本高还耽误生产。
解决思路：按实际工况选耐候性设备。优先选择符合工业级防护标准的产品www.cechina.cn，提前确认设备对温度、湿度、防尘等参数的适配能力，从硬件源头减少环境对系统的影响。
误区3：只盯初始成本，长期吃亏更严重
不少企业选系统时只看前期采购价，容易买到无模块化设计、品质一般的产品 —— 后期产线升级要换整套设备，故障频发还要反复维修，算下来总成本反而更高。
解决思路：算清 “全生命周期账”。选型时不仅看采购成本，还要考虑设备的维护频率、升级兼容性、停机损失，优先选模块化、高可靠性的产品，降低长期投入。
误区4：缺培训少支持，设备成 “摆设”
布置完系统后，若没给团队做足够培训，也没靠谱的后期支持，很容易出现 “没人会熟练操作”“故障了没人修” 的情况，昂贵的设备只能闲置，无法发挥实际价值。
解决思路：确认供应商的培训与支持能力。选型时要了解是否有系统的操作培训、维护指导www.cechina.cn，是否有本地化团队或线上资源，确保人员会用、故障能快速响应。
精通视觉，免费获取
康耐视《部署机器视觉前需考虑的10件事》电子书中，不仅梳理了十大误区，还结合实际场景给出应对思路。
无论你是刚接触机器视觉的新手，还是想优化现有系统的从业者控制工程网版权所有，都能从中找到实用指南。现在下载还可赢取小米充电宝一个（共计50份）！
识别二维码，免费下载电子书获取精美礼品！
魏德米勒麒麟系列产品赋能本土工业
2025 MVTalks 机器视觉技术研讨会
剑维软件电子半导体行业白皮书有奖下载
SugonRI2.0工业编程平台免费有奖试用
IDEC HR8S系列新一代安全继电器有奖试用活动
