用邊緣檢測(cè)技術(shù)來(lái)確定輪廓線(xiàn)，用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術(shù)統(tǒng)稱(chēng)為圖像分割。其目的在于用輪廓線(xiàn)和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述，以便同機(jī)內(nèi)存儲(chǔ)的模型進(jìn)行比較匹配。實(shí)踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時(shí)采用自頂向下，即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法，運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)對(duì)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。這同言語(yǔ)理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)，表明用符號(hào)過(guò)程來(lái)解釋輪廓畫(huà)的方法不必求助于諸如**小二乘法匹配之類(lèi)的數(shù)值計(jì)算程序。機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。上海進(jìn)口機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)銷(xiāo)售公司

5.成本低集成式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)集采集處理于一身，不用配置PC系統(tǒng)和圖像采集卡，**降低了視覺(jué)系統(tǒng)的成本。同時(shí)，集成式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)很少的組成部件導(dǎo)致更低的故障，降低維護(hù)成本。1.處理能力PC系統(tǒng)快要通過(guò)較高的配置實(shí)現(xiàn)高速的出處理，適應(yīng)更高的檢測(cè)要求，如配置高速高分辨率的相機(jī)，高速處理器等。而對(duì)于集成式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)而言，由于集成化的設(shè)計(jì)，受到處理器、內(nèi)存等方面的限制，不是和對(duì)大數(shù)據(jù)量進(jìn)行復(fù)雜的運(yùn)算。在高速和高精度要求的場(chǎng)合集成式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)目前還無(wú)法和PC-BASED較量。上海進(jìn)口機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)銷(xiāo)售公司按同步方式劃分，可分為普通相機(jī)（內(nèi)同步）和具有外同步功能的相機(jī)等。

Blob檢測(cè)根據(jù)上面得到的處理圖像，根據(jù)需求，在純色背景下檢測(cè)雜質(zhì)色斑，并且要計(jì)算出色斑的面積，以確定是否在檢測(cè)范圍之內(nèi)。因此圖像處理軟件要具有分離目標(biāo)，檢測(cè)目標(biāo)，并且計(jì)算出其面積的功能。Blob分析（Blob Analysis）是對(duì)圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析，該連通域稱(chēng)為Blob。經(jīng)二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中色斑可認(rèn)為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標(biāo)，并可計(jì)算出目標(biāo)的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關(guān)斑點(diǎn)間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在處理過(guò)程中不是采用單個(gè)的像素逐一分析，而是對(duì)圖形的行進(jìn)行操作。圖像的每一行都用游程長(zhǎng)度編碼（RLE）來(lái)表示相鄰的目標(biāo)范圍。這種算法與基于象素的算法相比，**提高處理速度。

魯棒性：另一個(gè)測(cè)試好光源的方法是看光源是否對(duì)部件的位置敏感度**小。當(dāng)光源放置在攝像頭視野的不同區(qū)域或不同角度時(shí)，結(jié)果圖像應(yīng)該不會(huì)隨之變化。方向性很強(qiáng)的光源，增大了對(duì)高亮區(qū)域的鏡面反射發(fā)生的可能性，這不利于后面的特征提取。好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應(yīng)該能夠產(chǎn)生比較大的對(duì)比度、亮度足夠且對(duì)部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來(lái)的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗(yàn)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。光源可分為可見(jiàn)光和不可見(jiàn)光。

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)**基本的特點(diǎn)就是提高生產(chǎn)的靈活性和自動(dòng)化程度。在一些不適于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或者人工視覺(jué)難以滿(mǎn)足要求的場(chǎng)合，常用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué)。同時(shí)，在大批量重復(fù)性工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法可以**提高生產(chǎn)的效率和自動(dòng)化程度。如今，中國(guó)正成為世界機(jī)器視覺(jué)發(fā)展**活躍的地區(qū)之一，應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、***、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)行業(yè)。其重要原因是中國(guó)已經(jīng)成為全球制造業(yè)的加工中心，高要求的零部件加工及其相應(yīng)的先進(jìn)生產(chǎn)線(xiàn)，使許多具有國(guó)際先進(jìn)水平的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)也進(jìn)入了中國(guó)。魯棒性：另一個(gè)測(cè)試好光源的方法是看光源是否對(duì)部件的位置敏感度小。寶山區(qū)威力機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。上海進(jìn)口機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)銷(xiāo)售公司

由于上述原因，圖像識(shí)別處理時(shí)應(yīng)采取相應(yīng)的算法，提取雜質(zhì)的特征，進(jìn)行模式識(shí)別，實(shí)現(xiàn)智能分析。Color檢測(cè)一般而言，從彩色CCD相機(jī)中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說(shuō)每一個(gè)像素都由紅（R）綠（G）藍(lán)（B）三個(gè)成分組成，來(lái)表示RGB色彩空間中的一個(gè)點(diǎn)。問(wèn)題在于這些色差不同于人眼的感覺(jué)。即使很小的噪聲也會(huì)改變顏色空間中的位置。所以無(wú)論我們?nèi)搜鄹杏X(jué)有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因，我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們?nèi)搜鄣母杏X(jué)盡可能的與顏色空間中的色差相近。上海進(jìn)口機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)銷(xiāo)售公司

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