瑕疵检测瑕疵检测是科技新型研发瑕疵检测系统。主要是通过工业---头，定位系统，视觉ccd检测模式。影像处理项目科技新型研发瑕疵检测系统，公司所开发软体功能涵盖了：图形对比、瑕疵辨识、字元辨识、条形码辨识，几乎包含影像处理的所有项目，可以满足客户的需求。技术参数科技新型研发瑕疵检测系统，公司所开发软体功能涵盖了图形对比、瑕疵辨识、字元辨识、条形码辨识，几乎包含影像处理的所有项目，可以满足客户的需求。
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者l.r.罗伯兹关于理解多面体组成的积木研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，视觉分拣设备，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，视觉分拣机器人，a.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理；图像处理和分析的并行算法；从二维图像提取三维信息；序列图像分析和运动参量求值；视觉知识的表示；视觉系统的知识库等。
机器视觉（machine vision）机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，视觉分拣，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以---提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、 相机（包括ccd相机和coms相机）、图像处理单元（或图像捕获）、图像处理软件、---、通讯 / 输入输出单元等。系统可再分为
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