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背景识别：背景可能给机器视觉系统带来特殊的问题。想象一下，系统无法侦察到坏人深色外套中的黑色枪支。同样，工厂环境中的反光金属物体也可能导致视觉检测算法无法正常运行，从而出现此类困难。辅助算法可以通过关注电磁波 (EM) 光谱的不同波长（例如红外和自适应光）来缓解这种情况。
7. 对象的定位和方向：人工智能可以帮助机器视觉解决方案识别从训练数据中学习到的物体。如果您使用相同的物体但更改其方向，一些机器视觉系统就会出错。这种情况可以通过为人工智能提供的训练集来缓解，但也会导致数据量变得密集。
8. 物体缩放：我们分别从两英尺远和 10 英尺远的距离看篮球时，知道两次看到的是同一物体，只是距离不同。在这一点上，多样化的训练集和人工智能的准确测试有助于确保某个距离的物体可以被正确识别。镜头和焦距的选择也直接影响到应用程序的性能。大多数机器视觉系统都读取像素值，但若要成功部署到移动应用，缩放方面的考虑同样不可或缺。
9. 物体变形：机器视觉系统能够识别存在微小偏差的同一物体，这种能力在机器视觉应用中至关重要，特别是在交通和方面。对于应用的准确性和操作性而言，识别四肢有关节的行人极其重要。此处需要再次强调为人工智能学习提供高质量训练集的必要性，但同样导致数据量更密集。
10. 动作和运动：快速运动/移动会给机器视觉系统带来问题。对于性至关重要的应用而言，这可能带来致命的危险。这种情况可以通过选择适当的成像器快门、特殊的编程算法和照明来缓解。廉价的图像传感器通常使用卷帘快门，这会破坏快速移动的图像。全局快门可能增加图像传感器的成本，但却是适当捕捉快速运动的必要功能。预测和准备能力是判断人类智力的两大标准。人工智能应用程序同样如此。
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