機器視覺檢 測技術的劣勢（下）

四、缺乏靈活性和智能性：

   適應性差：雖然機器視覺檢 測系統可以通過調整參數來適應不同的檢 測任務，但對于一些復雜的、變化多樣的檢 測需求，系統的適應性仍然有限。與人類視覺相比，機器視覺在對復雜場景的理解和判斷上還存在一定的差距。

   智能程度有待提高：目前的機器視覺技術主要是基于預設的算法和模型進行檢 測，對于一些未知的、異常的情況，可能無法準確地識別和判斷。在一些需要人類經驗和判斷力的檢 測任務中，機器視覺還無法完 全替代人工檢 測。

五、維護和升級難度大：

   維護成本：機器視覺系統中的硬件設備需要定期進行維護和保養，如相機的清潔、鏡頭的校準、光源的更換等，這些維護工作需要專 業的技術人員，增加了企業的維護成本。

   升級困難：隨著技術的不斷發展和檢 測需求的變化，機器視覺系統需要不斷地進行升級和改進。然而，由于系統的復雜性和專 業性，升級過程可能涉及到硬件設備的更換、軟件的重新開發等，難度較大，成本較高。