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机器视觉检测技术的核心—图像处理技术

图像分割

图像分割就是按照应用要求，把图像分成各具特征的区域，从中提取出感兴趣目标。在图像中常见的特征有灰度、彩色、纹理、边缘、角点等。例如，对汽车装配流水线图像进行分割，分成背景区域和工件区域，提供给后续处理单元对工件安装部分的处理。

图像分割多年来一直是图像处理中的难题，至今已有种类繁多的分割算法，但是效果往往并不理想。近来，人们利用基于***网络的深度学习方法进行图像分割，其性能胜过传统算法。

缺陷检测确保产品质量

在工厂生产线借助机器视觉技术代替人工检测，对产品实时状态进行全天候核对。防止因人为疲劳等因素导致的不合格产品出库，同时为制造业企业节省人力成本，提高了生产效率。目前机器视觉检测主要应用于在线表面检测范畴，磁材视觉检测设备厂家，通过机器视觉图像采集系统进行数据获取，借助机器视觉软件对数据进行缺陷分析并进行参数存储等。

机器视觉检测技术的核心—图像处理技术

图像处理是机器视觉检测的核心。在使用机器视觉对产品进行检测时需要通过以下几个环节，来实现产品图像的处理。

图像采集，图像采集就是从工作现场获取场景图像的过程，是机器视觉的步，采集工具大多为CCD或CMOS照相机或摄像机。照相机采集的是单幅的图像，摄像机可以采集连续的现场图像。就一幅图像而言，它实际上是三维场景在二维图像平面上的投影，图像中某一点的彩色（亮度和色度）是场景中对应点彩色的反映。这就是我们可以用采集图像来替代真实场景的根本依据所在。