机器视觉检测设备

但是，通常噪声发生的机理往往是未知的，而且即使知道了产生机理，有时也不能对此有效地进行数学上的模型化.在这样的场合，机器视觉检测，可采用根据噪声所具有的一般性质进行噪声消除的平滑性.由于图像的噪声常常表现为一些孤立的像素点，其像素灰度和周围点有显著差别，灰度的陡性变化比较大，甘肃机器视觉检测，所以可以用邻域平均、中值滤波、高斯低通滤波等方法来抑制噪声.

光源选型基本要素：

对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生的对比度，机器视觉检测设备，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

亮度：当选择两种光源的时候，选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会大。

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