对于自动化设备来说，设备使用时间长了之后，零部件之间的摩擦会比较多，所以会出现一些问题。所以对于我们的长料筛选机来说也是一样的，但是除了零件的摩擦，我们还有视觉的问题。就像我们人类的眼睛，长时间看东西，眼睛肯定会花，所以需要休息。那么我们来看看长料筛选机操作中的一些常见问题。　　

　　(1)稳定性现实中的环境因素是多变的，场景中的很多因素，包括光照、物体形状、表面颜色、相机及其空间关系的变化，都会影响生成的图像。

　　(2)构建一个性能良好的识别算法图像处理和分析技术是机器视觉的关键，因此构建一个适用于相关领域的良好的识别算法尤为重要。此外，如今，在应用领域中，越来越多地规定检测设备具有准确且高速地识别目标的能力。如果不能构造更好的识别算法，就无法适应不断增加的法规。

　　(3)长料筛选机机器视觉获取的数据量非常非常大。所以如何处理这么大的信息量是一个难题。但随着视觉检测硬件技术的发展，这个问题在未来会逐步得到解决。

　　长料筛选机，或称计算机视觉，是利用可以代替人眼感知客观世界三维场景的光学器件和传感器，即获取物体的数字图像，利用计算机或芯片结合专用应用软件模拟人脑的判断准则，对获取的数字图像进行测量和判断。该技术已广泛应用于实际测量、控制和检测中。随着视觉检测芯片技术的发展，长料筛选机在人工智能各个领域的应用也在逐步进行。那么我们来看看通常在哪些方面会用到?

　　1.机器视觉视觉定位应用视觉定位规定机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，长料筛选机设备须根据机器视觉获得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这是视觉定位在机器视觉行业领域基本的应用。

　　2.长料筛选机机器视觉物体分拣应用其实物体分拣应用是识别检测之后的一个环节，通过机器视觉系统对图像进行处理，实现分拣。在机器视觉的工业应用中，常用于食品分拣、零件外观缺陷自动分拣、棉纤维分拣等。