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CCD视觉检测应用中图像分割的原理与处理方法?

视觉检测中的图像分割处理:?

图像分割是将图像分成若干部分每一部分对应于某一物体表面在进行分割时?每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。分类的?依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处?理技术的基本方法之一应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。?通常按两种原则进行图像分割一是基于点相关的分割技术即依据各个像素点?的灰度不连续性进行分割二是基于区域相关的分割技术即依据同一区域具有相似?的区域或组织特征这一特征寻求不同区域之边界。

1. 在印刷行业的应用

利用在线/离线的视觉系统发现印刷过程中的质量问题，如堆墨、飞墨、缺印/浅印、套印不准、颜色偏差等，CCD视觉测试设备，同时在线设备可将颜色偏差和墨量多少的检测结果反馈给PLC，CCD视觉测试设备价格，控制印刷设备的供墨量，CCD视觉测试设备哪家好，对供墨量进行在线调节，提高印刷质量和效率。

2. 在PCB板检测中的应用

利用视觉系统对PCB裸板进行检测，检测板上的导线和元件的位置和间距错误、线路和元件的尺寸错误、元件形状错误、线路的通段、板上污损等。

3. 在零件检测中应用

机器视觉检测可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，大大提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。

图像处理方法的研究由于对图像处理要求的不同图像处理方法多种多样主要有图像变换、图像增?强、图像锐化、图像分割与特征提取等多种方法。针对本文所设计的CCD显微放大测?量系统为达到测试的目的需对插针图像进行图像分割、平滑去除噪声、二值化等处理。在图像处理方法的原理进行了较详尽的介绍。在本文所计的这个CCD显微放大测量系统中图像处理的关键在于图像的分割和去噪声、二值化。研究采用基于阈值和动态阈值分割方法、邻域平均去噪?声的方法编程处理CCD图像。