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图像处理算法——边缘检测

图像处理领域中涉及很多特征，角点特征，边缘特征，形状特征，纹理特征，颜色特征，直方图统计特征等等（还有很多^_^）。这些特征有些是比较底层的特征，如角点特征，边缘特征，颜色特征等，有些则是较为高层的特征，如形状特征，纹理特征，直方图统计特征。这里我们主要谈论底层特征中的边缘特征，提取这些特征的手段叫作边缘特征提取或叫作边缘检测。边缘检测常用的算子中分为一阶检测算子和二阶检测算子，这里提及的算子有些类似数学中的微分的概念（要有一定的数学基...

2022-11-24 17:26:25
选择机器视觉光源应考虑的8大特性

光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，在机器视觉检查系统中，光源的选择将直接影响输入数据的质量和应用效果，并且在整个产品检查水平中起着至关重要的作用。由于没有用于机器视觉检查的通用照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。现在许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。那么，今天我们就为您介绍下选择机器视...

2022-11-22 17:11:17
机器视觉检测图像处理相关知识

图像处理具有以二维平面拍摄目标物的特长。因此可以广泛应用于自动检查，以代替目视检测及目视检查。下面对构成图像处理基础的CCD（像素）和图像处理的基础知识进行讲解。关于摄像元件 CCD 数码相机的构造与传统的胶片式相机（模拟式）基本相同。所不同的是数码相机中使用被称为 CCD 的光电转换元件代替胶片，图像则作为数字信息采入。 CCD 即相当于模拟式相机的胶片，那么它又是如何将图像转...

2022-11-22 17:02:47
机器视觉检测在电子连接器制造中的应用

连接器是电脑、数码产品、电视等不可缺少的部件，主要由塑料本体、金手指与金属外壳组成。本文检测对象为未装配金属外壳的半成品，注塑成型的塑料本体在生产中不可避免会有少量外表面刮伤，金手指由自动机械机构插入本体内部，装配时难免出现漏针、堵孔、缺针、翘针、本体刮伤等质量问题。人工目检方法，容易出现视觉疲劳，造成误检及漏检，且人工检测需要投入人力、物力及场地。因此，连接器采用非接触式自动检测，并取代人工检测...

2022-11-21 17:34:22
谈如何提高检测图像处理速度

机器视觉（Machine Vision）是人工智能领域中发展迅速的一个重要分支，目前正处于不断突破、走向成熟的阶段。一般认为机器视觉“是通过光学装置和非接触传感器自动地接受和处理一个真实场景的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”，即可以理解为是通过工业相机等图像传感器采集图像信息，通过分析处理转化的图像信息继而控制后续的自动化设备的流程动作。可以看出智能图像处理技术在机器视觉中占有举足轻重的位置。 ...

2022-11-21 17:04:15
影像几何对位方法

影像几何对位方法为目前最常用的对位方法，原理是利用已知的靶标几何寻找对位的中心，藉由像素与实际单位的转换可找出实际坐标与影像坐标之间的转换，便可由影像误差计算出偏移量（Δx,Δy），由于大部分的图形为对称设计，因此常常需要多个靶标来进行角度（Δθ）的偏移计算，如图1所示图1 影像几何对位原理图其中(x f1 ,y f1 )、(x f2 ,y f2 )为固定平面的两个靶标点，而(x m1 ,y m1 )、(x m2 ,y m2 )为移...

2022-11-10 17:17:21