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仙桃图像处理系统开发服务为先,武汉万安智能

发布时间:2021-06-20 05:11:00        作者:万安智能








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机器视觉系统光源选型要素:

对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。计算机视觉与机器视觉的区别:计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。机器视觉应用的照明的重要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很大的对比度,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。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。





70年代,机器视觉形成几个重要研究分支:①目标制导的图像处理;②图像处理和分析的并行算法;③从二维图像提取三维信息;④序列图像分析和运动参量求值;⑤视觉知识的表示;⑥视觉系统的知识库等。






图像处理早应用在医学和遥感方面,都是二维处理。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。一方面生产自动化程度高,人力成本占整个产品成本的比例较大,消费者对产品质量和一致性的要求也很高。如1982年日本推出通用图像处理软件系统SPIDER,现已改版为SPIDERⅡ。图像处理正朝着三维图像生成的方向发展。立体图像的产生有四种方法:线框法、表面法、实体法和彩色分域法。立体成像都采用图像处理与图形处理相结合的方法。在图像识别方面,模糊识别比统计识别和句法识别更有发展潜力。





机器视觉系统一般是由:机器视觉光源,光学镜头,工业相机,传感器,图像分析处理软件,通讯接口等组成的。

光源:在目前的机器视觉应用系统中,好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键,光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量,在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。其中 LED 光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用。


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