其目的在于用輪廓線和區(qū)域對所分析的圖像進行描述，以便同機內(nèi)存儲的模型進行比較匹配。實踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時采用自頂向下，即把目標分為若干子目標的分析方法，運用啟發(fā)式知識對對象進行預測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運用啟發(fā)式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如**小二乘法匹配之類的數(shù)值計算程序。 70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標制導的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；***，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠。江蘇紅外機器視覺報價

頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。 機器視覺系統(tǒng)鏡頭 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亞象素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差比） 鏡頭選擇應注意： ①焦距②目標高度 ③影像高度 ④放大倍數(shù) ⑤影像至目標的距離 ⑥中心點 /節(jié)點⑦畸變 視覺檢測中如何確定鏡頭的焦距 為特定的應用場合選擇合適的工業(yè)鏡頭時必須考慮以下因素： · 視野 - 被成像區(qū)域的大小。 · 工作距離 (WD) - 攝像機鏡頭與被觀察物體或區(qū)域之間的距離。 · CCD - 攝像機成像傳感器裝置的尺寸。上海拍攝機器視覺銷售以確定是否在檢測范圍之內(nèi)。因此圖像處理軟件要具有分離目標。

并可計算出目標的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼(RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基于象素的算法相比，**提高處理速度。 結果處理和控制 應用程序把返回的結果存入數(shù)據(jù)庫或用戶指定的位置，并根據(jù)結果控制機械部分做相應的運動。 根據(jù)識別的結果，存入數(shù)據(jù)庫進行信息管理。以后可以隨時對信息進行檢索查詢，管理者可以獲知某段時間內(nèi)流水線的忙閑，為下一步的工作作出安排；可以獲知內(nèi)布匹的質(zhì)量情況等等。

技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊。 [2] 機器視覺系統(tǒng)**基本的特點就是提高生產(chǎn)的靈活性和自動化程度。在一些不適于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代 人工視覺。同時，在大批量重復性工業(yè)生產(chǎn)過程中，用機器視覺檢測方法可以**提高生產(chǎn)的效率和 自動化程度。圖像采集部分、圖像處理部分和 運動控制部分。

好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應該能夠產(chǎn)生比較大的對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經(jīng)驗。 機器視覺應用案例 編輯 在布匹的生產(chǎn)過程中，像布匹質(zhì)量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現(xiàn)代化流水線后面常?？煽吹胶芏嗟臋z測工人來執(zhí)行這道工序，給企業(yè)增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即“零缺陷”）。個人之間的差異等產(chǎn)生誤差和錯誤，但是機器卻會不知疲倦地。河北使用機器視覺濾鏡

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對布匹質(zhì)量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。 流水線進行自動化的改造，使布匹生產(chǎn)流水線變成快速、實時、準確、高效的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數(shù)量都要進行自動確認（以下簡稱“布匹檢測”）。采用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中，用人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以**提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。 特征提取辨識 一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像，在此基礎上設定一定標準；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在布匹質(zhì)量檢測工程中要復雜一些：江蘇紅外機器視覺報價