目标识别几乎是所有基于机器视觉的自动化任务的基础。只有识别出目标，系统才能将其归类、检测、计数或进行进一步处理。在许多应用中，知道目标“是什么”比知道其精确位置更重要。这些信息用于分类（例如苹果与橙子）、计数、完整性检查，或在自动化流程中进行分流。
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从目标检测到完整性检查
物体识别涵盖 2D 和 3D 机器视觉中的多种任务。2D 物体识别利用形状、纹理、对比度或外观等视觉特征。3D 物体识别还利用空间信息来识别物体，并确定其位置和方向。根据具体应用，可以对物体进行检测与定位、分类、计数或完整性检查。因此，物体识别适用于检测、分拣、自动化搬运和装配等应用。
检测并定位二维或三维目标，即使目标位置未知或需要同时检测多个目标也能实现。了解更多基于深度学习的目标检测
将目标或图像分配到预定义的类别中，例如用于区分不同的产品、组件或产品型号。了解更多基于深度学习的分类
确定图像中的目标数量，例如用于包装或装配过程中的计数和完整性检查。了解更多基于深度学习的目标计数
从农业到自动化
在工业自动化领域，凡是需要对产品、零部件或其他物体进行识别、区分、计数或检查的地方，都会应用物体识别技术。
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精确且稳健
MVTec 软件提供全面且可扩展的 2D 与 3D 目标识别技术。这些技术可在不同光照、纹理、几何形状和环境条件下，实现精确、稳健的检测与分类。
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