机器视觉识别算法在工业质检中的高效应用与优化策略

机器视觉识别算法基于深度学习模型，如CNN和YOLO，实现实时物体检测和分类，在工业生产线中用于缺陷识别，提高质检准确率达95%以上。

算法优化包括数据增强和边缘计算，减少延迟，确保在复杂环境下稳定运行，适用于汽车和电子制造业。

未来发展聚焦于多模态融合，提升算法鲁棒性，推动智能制造转型。