检测界的---丨正反面双面检测
印刷检测系统发展到今年已经有快20个年头了，在这些年中，从一开始大家将检测系统作为终端检测，清一色装在检品机上，代---工做检测，到后来慢慢的在线检测盛行，越来越多的人将检测系统安装在印---以及复合机上，从终端检测慢慢变成了中间过程控制，随着检测系统的普及，越来越多新的使用方式也在逐渐开发出来，不同的行业，不同的工艺环节中，需要检测的缺陷类型、检测方式都会有不同的偏重，再也不是和从---样，同一套系统满足所有应用环境了。
机器视觉检测对比人工检测，它的优势主要有以下几点：
1、数字化：机器视觉工作期间生成的所有测量数据都可以独立或通过网络连接出来，便于生产过程统计和分析。同时，您可以导出的测量数据并在测量后生成报告，而无需一个个地手动添加，这无疑比手动检测的数据统计要好得多。
2、信息集成：机器视觉可以通过多站测量方法一次测量多个技术参数，例如要检测的产品的轮廓，尺寸，检测鼠标形状，外观缺陷和产品高度。当人工检测面临不同的检测内容时，形状检测，只能通过多工位的协调与配合才能完成，而且不同的员工具有不同的检测标准，极易发生漏检。
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，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，形状特征检测，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，头尾形状检测，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，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。
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