在机器视觉系统中,视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法,它通常包括图像增强、图像的数据编码和图像传输、数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。经过这些图像处理后,这些输出图像的有了相当程度的---,这样的处理,不仅---了图像的视觉效果,而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。线面针对机器视觉系统的图像处理技术,进行的讲解。
首先就是机器视觉系统的图像增强,图像的增强用于调整图像的对比度,饱和度等指标,---图像中的重要细节,从而---人的视觉感受和实际感知的图像。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强,从多方面多角度增强图像的现实效果和显示。
反映图像的一种工具叫做灰度直方图这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特表,颜色检测仪器,这种图表所表示的参数,与对比度紧密相连,是反应图片的重要指标。
一般情况下,在计算机中表示的一幅二维数字的图像,可表示为一个数字矩阵,其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值,这个灰度值是离散化的整数,一般取0,1,……,255。这些离散的数据。
机器视觉检测对比人工检测,它的优势主要有以下几点:
、成本:机器视觉早期投资会更多一些,但这是---投入长期产出。随着机器视觉的发展越来越迅速,价格将逐渐下降。人工检查需要长期投资,而人工和管理成本将继续上升。因为机器比人工检查要有效得多,所以从长远来看,机器视觉的成本会---。
、效率:工业自动化的飞速发展---提高了生产效率,对检测效率提出了更高的要求。人工检测的效率处于固定的时间间隔内,无法大幅提高。在对装配线进行反复机械化检测的过程中,检测员容易疲劳并降低检测效率,机器视觉可以更快地检测产品,---是在生产线中,当检测高速运动物体时,机器视觉检测可以提高检测效率,速度甚至可以达到手动速度的10到20倍。
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