[回答] 用于生产线上定位的机器视觉系统，一般是怎么实现的啊？

机器视觉是深度学习一个重要的应用场景，简单来说，学习的原理是通过神经网络对样本训练。也就是说，需要准备大量的基础数据，来为机器学习提供素材，良品的照片可能比较容易准备，而不良品的判断可以通过结合实物或者通过对良品的分析自主判断。和传统的计算机算法不同，机器学习本质上人类是无法清楚获悉机器学习的具体方式的，人类只是建立一个训练模型，提供素材，剩下的就让机器自行学习，人类在学习过程中根据结果情况对学习模型进行修改与调校。

从步骤上，机器视觉的实现，首先通过外部摄像头采集图像，并转换成计算机能处理的矢量数据，把数据交给机器学习模型训练，训练完成后，可以用训练好的模型去判断新的照片情况。