需要准备大量的基础数据，来为机器学习提供素材，良品的照片可能比较容易准备，而-品的判断可以通过结合实物或者通过对良品的分析自主判断。和传统的计算机算法不同，机器学习本质上人类是无法清楚获悉机器学习的具体方式的，人类只是建立一个训练模型，提供素材，剩下的就让机器自行学习，人类在学习过程中根据结果情况对学习模型进行修改与调校。
系统模块组成：工件的在线识别定位，视觉测量原理，基本原理是对生产线上的工件进行特征提取，视觉测量标定，利用分类器对工件进行识别，再利用坐标变换得到工件的空间位置，后由执行机构来完成工件的分类与抓取工作。要完成这一动作，则系统需要具备两大处理单元：图像处理模块和执行模块。
（1） 图像处理模块：是指通过工业-机对目标图像进行采集，视觉测量方法，然后由经图像预处理单元对图像进行中间处理，将处理好的结果送达执行模块。在工件的识别过程中，应该包括所识别工件的种类，如果是工件的定位过程中，淮安视觉测量，应该包括工件的具-置，后通过计算机发送指令信号给执行单元来完成终的工作要求。
视觉定位系统的组成：系统主要任务是利用机器视觉技术对当前时刻所拍摄的工件进行图像处理，根据工件的特征进行分析得出分析结果，然后传递到执行机构进行位置校正或者剔除处理。主要由输送装置1、信号触发子信号2、光源子系统3、图像采集装置4、图像处理分析软件7、控制子系统5、执行机构子系统6等组成。原理是送料装置与传送装置协调动作，工件被不规则的放在传送带上，当相机下方的红外线光电开关检测到有工件通过时触发信号
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