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发布时间:2020-10-25 10:11:00 作者:万安智能
武汉万安智能技术有限公司成立于2014年3月,是一家专注于为客户提供各类工业自动化相关的软件和系统产品的高科技公司。
在机器视觉系统中,获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功,首先要保证图像质量好,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质量不好,特征不明显引起的。要保证好的图像,必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素:
对比度;亮度;鲁棒性;
好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显,除了是摄像头能够拍摄到部件外,好的光源应该能够产生很大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了,剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。
计算机视觉与机器视觉的区别:应用不同
计算机视觉:人类正在进入信息时代,计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机***训练的人也需要应用计算机,而另一方面是计算机的功能越来越强,使用方法越来越复杂。
机器视觉:在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
计算机视觉和机器视觉它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支,而机器视觉是系统工程一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机,但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件,这个速度是普通计算机所不能达到的。二维图像处理的算法和应用程序发展得较为成熟,已有各种快速算法和图像处理软件。
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