美國AB——1771-BA變頻器處理器輸入模塊觸摸屏質保一年
1734-232ASC 1746-FIO4I 1747-AENTR 1756-A10 1762-IA8
1734-485ASC 1746-FIO4V 1747-BA 1756-A13 1762-IF2OF2
1734-4IOL 1746-HSCE 1747-BAJMPR 1756-A17 1762-IF4
1734-8CFG 1746-HSCE2 1747-C10 1756-A4 1762-IQ16
1734-8CFGDLX 1746-HSTP1 1747-C13 1756-A7 1762-IQ32T
1734-ACNR 5 1747-C20 1756-BA1 1762-IQ8
1734-ADN 1746-IA16 1747-CP3 1756-BA2 1762-IQ8OW6
1734-ADNX 1746-IA4 1747-DU501 1756-BATA 1762-IR4
1734-AENT 1746-IA8 1747-FC 1756-BATM 1762-IT4
1734-AENTK 1746-IB16 1747-KY1 1756-CFM 1762-L24AWA
1734-AENTR 1746-IB32 1747-L532 1756-CN2 1762-L24AWAR
1734-AENTRK 1746-IB8 1747-L533 1756-CN2R 1762-L24BWA
1734-APB 1746-IC16 1747-L541 1756-CNB 1762-L24BWAR
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1734-CTMK 1746-IM4 1747-L552 1756-DH485 1762-L40AWAR
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1734-EP24DCK 1746-IN16 1747-M13 1756-DNB 1762-L40BWAR
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1734-EXT1 1746-IO12 1747-OS302 1756-EN2T 1762-L40BXBR
1734-EXT3 1746-IO12DC 1747-OS401 1756-ENBT 1762-OA8
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1734-FPDK 1746-IO8 1747-SDN 1756-HSC 1762-OB32T
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隨著機器視覺技術的快速發展，傳統很多需要人工來手動操作的工作，漸漸地被機器所替代。傳統方法做目標識別大多都是靠人工實現，從形狀、顏色、長度、寬度、長寬比來確定被識別的目標是否符合標準，最終定義出一系列的規則來進行目標識別。這樣的方法當然在一些簡單的案例中已經應用的很好，唯一的缺點是隨著被識別物體的變動，所有的規則和算法都要重新設計和開發，即使是同樣的產品，不同批次的變化都會造成不能重用的現實。而隨著機器學習，深度學習的發展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學習可以自動學習這些特征，這就是深度學習帶給我們的優點和前所未有的吸引力。很多特征我們通過傳統算法無法量化，或者說很難去做到的，深度學習可以。特別是在圖像分類、目標識別這些問題上有顯著的提升。視覺常用的目標識別方法有三種：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度學習法。下面就三種常用的目標識別方法進行對比。Blob分析法BlobAnalysis在計算機視覺中的Blob是指圖像中的具有相似顏色、紋理等特征所組成的一塊連通區域。Blob分析（BlobAnalysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析(該連通域稱為Blob)。其過程就是將圖像進行二值化，分割得到前景和背景，然后進行連通區域檢測，從而得到Blob塊的過程。簡單來說，blob分析就是在一塊“光滑”區域內，將出現“灰度突變”的小區域尋找出來。舉例來說，假如現在有一塊剛生產出來的玻璃，表面非常光滑，平整。如果這塊玻璃上面沒有瑕疵，那么，我們是檢測不到“灰度突變”的；相反，如果在玻璃生產線上，由于種種原因，造成了玻璃上面有一個凸起的小泡、有一塊黑斑、有一點裂縫，那么，我們就能在這塊玻璃上面檢測到紋理，經二值化（BinaryThresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob。而這些部分，就是生產過程中造成的瑕疵，這個過程，就是Blob分析。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，
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