对于自动化领域来说，图像处理都是比较简单的，就是模板匹配，定位、找边、找圆、Blob、区域，那些印刷领域的检测可能要复杂点，各种滤波
获取稳定的图像
第一、首先确定我们要操作图像的范围，用图形框给框起来，确定操作区域，操作都是在这一片，基本上就一步到位了 Region
第二、再就是你要干什么了。根据客户的需求，我们选择合适的算子来进行操作，得出结果
第三、数据的初步加工，输出结果
第四、这一步一般在图像程序之外，提取图像处理最终结果，我们做判断，开始进行下一步的处理’
第五、调整参数或者光源亮度、或者相机参数，以保保证我们获取的处理结果的稳定性，这是最重要的。
稳定性才是项目成功的关键。
说一下，最近很火热的深度学习，目前来看一般是用在产品是OK还是NG的识别上比较多，检测产品表面.。据说挺麻烦的，不是很稳定。用当前的算法能解决的，不要轻易去尝试深度学习，现在成熟的应用案例和工具还是很稀少的
3C是视觉主要行业，精度要求要高一些
个人没有用过，也没有见过，深度学习见得最多的是人脸识别系统的，火车站，很多宾馆都用上了。
我们图像程序写完后，还要经得起现场连续的运转才行，这是后期现场要修改和调试的地方