5.成本低集成式機器視覺系統(tǒng)集采集處理于一身，不用配置PC系統(tǒng)和圖像采集卡，**降低了視覺系統(tǒng)的成本。同時，集成式機器視覺系統(tǒng)很少的組成部件導致更低的故障，降低維護成本。1.處理能力PC系統(tǒng)快要通過較高的配置實現(xiàn)高速的出處理，適應(yīng)更高的檢測要求，如配置高速高分辨率的相機，高速處理器等。而對于集成式機器視覺系統(tǒng)而言，由于集成化的設(shè)計，受到處理器、內(nèi)存等方面的限制，不是和對大數(shù)據(jù)量進行復雜的運算。在高速和高精度要求的場合集成式機器視覺系統(tǒng)目前還無法和PC-BASED較量。有些采集卡有內(nèi)置的多路開關(guān)。普陀區(qū)工程機器視覺系統(tǒng)誠信合作

整個系統(tǒng)分為四個部分：為儀表板提供模擬信號源的集成化多路標準信號源、具有圖像信息反饋定位的雙坐標CNC系統(tǒng)、攝像機圖像獲取系統(tǒng)和主從機平行處理系統(tǒng)。⒉ 金屬板表面自動控傷系統(tǒng)金屬板如大型電力變壓器線圈扁平線收音機朦朧皮等的表面質(zhì)量都有很高的要求，但原始的采用人工目視或用百分表加控針的檢測方法不僅易受主觀因素的影響，而且可能會繪被測表面帶來新的劃傷。金屬板表面自動探傷系統(tǒng)利用機器視覺技術(shù)對金屬表面缺陷進行自動檢查，在生產(chǎn)過程中高速、準確地進行檢測，同時由于采用非接角式測量，避免了產(chǎn)生新劃傷的可能。普陀區(qū)工程機器視覺系統(tǒng)誠信合作視野 - 被成像區(qū)域的大小。

光源選型基本要素：對比度：對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應(yīng)用的照明的**重要的任務(wù)就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產(chǎn)生比較大的對比度，從而易于特征的區(qū)分。對比度定義為在特征與其周圍的區(qū)域之間有足夠的灰度量區(qū)別。好的照明應(yīng)該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。亮度：當選擇兩種光源的時候，比較好的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時，可能有三種不好的情況會出現(xiàn)。***，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現(xiàn)噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統(tǒng)的影響會比較大。

Blob檢測根據(jù)上面得到的處理圖像，根據(jù)需求，在純色背景下檢測雜質(zhì)色斑，并且要計算出色斑的面積，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，檢測目標，并且計算出其面積的功能。Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob。經(jīng)二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，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(guān)斑點間的拓撲結(jié)構(gòu)。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。按光敏面尺寸大小劃分，可分為1/4、1/3、1/2、1英寸相機；

檢測系統(tǒng)以每40秒檢測一個車身的速度，檢測三種類型的車身。系統(tǒng)將檢測結(jié)果與人、從CAD模型中撮出來的合格尺寸相比較，測量精度為±0.1mm。 ROVER的質(zhì)量檢測人員用該系統(tǒng)來判別關(guān)鍵部分的尺寸一致性，如車身整體外型、門、玻璃窗口等。實踐證明，該系統(tǒng)是成功的，并將用于ROVER公司其它系統(tǒng)列汽車的車身檢測。⒋ 紙幣印刷質(zhì)量檢測系統(tǒng)：該系統(tǒng)利用圖像處理技術(shù)，通過對紙幣生產(chǎn)流水線上的紙幣20多項特征（號碼、盲文、顏色、圖案等）進行比較分析，檢測紙幣的質(zhì)量，替代傳統(tǒng)的人眼辨別的方法。圖像的內(nèi)容不是單一的圖像，每塊被測區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。普陀區(qū)工程機器視覺系統(tǒng)誠信合作

采集卡傳輸圖像到存儲器，進而計算分析。普陀區(qū)工程機器視覺系統(tǒng)誠信合作

用邊緣檢測技術(shù)來確定輪廓線，用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D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(jié)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。普陀區(qū)工程機器視覺系統(tǒng)誠信合作

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