在机器视觉系统中，获得一张高的可处理的图像是---。系统之所以成功，首先要---图像---，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像不好，特征不明显引起的。要---好的图像，视觉分拣，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够---需要检测的特征---于其他背景。
视觉检测是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、---、信号处理、光机电一体化等多个领域。自起步发展至今，已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，机器视觉分拣，其中---是目前的数字图像传感器、cmos和ccd---机、dsp、fpga、arm等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，---动了机器视觉的发展。简而言之，机器视觉解决方案就是利用机器代---眼来作各种测量和判断。
缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，视觉快速分拣，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。---学习在特征提取和定位上取得了---的效果，越来越多的学者和工程人员开始将---学习算法引入到缺陷检测领域中，
机器视觉检测设备
产品生产过程中，表面容易出现划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷，视觉分拣设备，依靠人工检测已经无法满足工艺和精度要求。基于工业视觉检测技术原理的工业表面缺陷检测系统能够在线、高速扫描每个产品，形成高分辨率的片材图像，进行实时的图像处理，各种表面缺陷，并实现报警、报表统计、分析和分拣等处理，有效提高缺陷检测准确率，同时防止伪缺陷带来的干扰。---咨询
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