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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。
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,韶关新能源电池CCS热铆热板机,摄像机拍摄要求与光源同步。
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二、邮寄样品现场检测测试,可以验证检测的准确性,检测效果是否能达到预期效果,这个过程非常重要,避免购机之后发觉不好用。
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