机器视觉检测系统采用ccd照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给---的图像处理系统，尺寸检测标准，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器，视觉尺寸检测，进而计算分析。当前主流配置的plc，且配置较高，尺寸检测，视觉处理器已经几乎退出市场。
颜色检测的方法颜色检测主要有三种方法:目视法，光电积分法，分光光度法。
目视法
是一种传统的颜色测量方法。具体做法是由标准色度观察者在特定的照明条件下对产品进行目测鉴别，并与cie(国际照明)标准色度图比较，得出颜色参数。特点：目视法不能准确识别微细的色彩差异，检测尺寸设备，常出现色彩判断失误；目视方法测色带有一定的主观色彩；测量结果精度不高、测量效率低。
机器视觉的阿喀琉斯之踵：据麻省理工<技术--->---，来自谷歌和---研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈ 检测：又可分为---定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。此外还有：1自动光学检查2人脸识别3无人驾驶汽车4产品等级分类5印刷品自动化检测6文字识别7纹理识别8定位......等机器视觉图像识别的应用。
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