在智能制造装备的领域中，计算机视觉作为一项关键技术，正逐步成为实现自动化、智能化生产的重要手段，在深入探索其应用潜力的同时，也需警惕其“盲点”所在。
光照条件是计算机视觉在智能制造中面临的一大挑战，不同光照环境下，图像的亮度和对比度会发生变化，导致算法的稳定性和准确性受到影响，特别是在复杂多变的工业环境中，如何有效应对光照变化，是提升计算机视觉应用效果的关键。
工业场景中的物体往往存在遮挡、变形等问题，这也会对计算机视觉的识别和判断能力提出更高要求，如何通过算法优化和模型训练，提高对这类复杂情况的适应能力，是当前研究的重点。
数据集的多样性和代表性也是不容忽视的问题，在智能制造中，由于生产线的多样性和产品的复杂性，现有的数据集可能无法完全覆盖所有情况，这会导致算法的泛化能力受限，如何构建更加全面、准确的数据集，是提升计算机视觉在智能制造中应用效果的基础。
虽然计算机视觉在智能制造装备中展现出巨大潜力，但其“盲点”仍需我们持续关注和深入研究，以推动该技术的进一步发展和应用。
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