在智能制造装备的广阔领域中，计算机视觉作为一项前沿技术，正逐步展现出其无可替代的潜力，在深入探索这一技术的同时，我们也不得不面对一些“盲点”与挑战。
光照条件的不确定性是影响计算机视觉在智能制造中应用的一大障碍，不同光照环境下，物体的成像质量差异巨大，这直接关系到图像处理和识别的准确性，如何在复杂多变的光照条件下保持高精度的视觉识别，是当前亟待解决的问题。
数据集的多样性与代表性也是一大挑战，虽然深度学习在计算机视觉中取得了显著进展，但高质量、多样化的训练数据集仍然稀缺，特别是在特定行业或特定场景下，如何构建全面、准确的数据集，以提升模型的泛化能力，是提升计算机视觉在智能制造中应用效果的关键。
算法的实时性与计算资源的平衡也是不可忽视的问题，在智能制造的实时监控与决策中，算法的响应速度直接关系到生产效率，如何在保证精度的同时，优化算法结构，减少计算资源消耗，是未来研究的重要方向。
尽管计算机视觉在智能制造中展现出巨大潜力，但其在实际应用中仍需克服光照、数据、算法等多方面的“盲点”，以实现更高效、更精准的智能制造。
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计算机视觉在智能制造装备中虽具潜力，但数据解读局限与算法'盲点’仍待突破。
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