机器视觉
一、视觉检测 检测（有无检测、残次品检测、计数）：
检测（瑕疵缺陷）：
二、视觉测量 测量（长度测量）：
测量（角度 、圆弧及半径测量测量）：
三、视觉定位
四、视觉识别 读码（条形码、二维码）：
识别（0CR/OCV 字母数字识别)：
五、整体轮廓检测
设计用以检查涂胶和焊接的宽度和连续性，或者任何其他具有一定宽度的连续轮廓。
机器视觉系统之图像处理技术解析
开发了用于显微视觉对准装配的自动聚焦系统.系统采用基于图像空 域分析的聚焦方式.首先通过对比，选择计算量的y向一阶差分算子作为系统的聚焦测度;然后通过合理选择聚焦窗口，优化了聚焦效果;最后提出一种不同于 通常爬山法的自动聚焦策略，实现该方法的核心是建立聚焦函数与离焦量之间的函数关系，工业视觉检测品牌，本系统采用3次样条插值估算未测聚焦函数值的办法构建了这种函数关 系.应用结果表明该系统自动聚焦的准确性与实时性满足要求.
在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像处理方法，通常它包括数据编码、图像增强、图像传输和数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。通过这些图像处理后，输出图像的质量有了相当程度的改善，这不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析，处理和识别。
机器视觉的系统图像增强，图像的增强是用来调整图像的对比度，嘉兴工业视觉检测，饱和度等质量指标，突出图像中的重要细节，从而改善图像的质量和视觉效果，通常我们采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的实现效果和显示质量，反映图像质量的工具叫做灰度直方图，这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，其所表示的参数与对比度紧密相连，工业视觉检测系统，也是反应图片质量的重要指标。
一般情况下，在技术机表示的一幅二维素字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数。一般取0，1，工业视觉检测技术，等等，这些离散的数据。
有人可能想知道为什么是一串离散的数字，实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间，另外，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级，所以，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像质量。
但是，从直方图仅能统计某及灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像质量，显示不出该像素在图像中的二维坐标。正因如此，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图，二通过灰度直方图形状，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度，这就是机器视觉系统中图片处理技术，以及反映图片质量的灰度直方图。
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