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影响自动化检测设备效果的因素有哪些?
视觉检测的硬件的选型是个有难度的活,它需要工程师对硬件本身和硬件供应商都非常熟悉,需要有足够的选型经验。在实验室运行的机器视觉系统和实际工作场景运行的系统面对的环境是天差地别的。就算是稳定的视觉系统,往往会因为外部的影响导致结果很不理想,比如,振动会导致图像模糊失真,而可变的零件会导致得出不同的图像,过长的曝光时间会导致运动物体的图像锐度失真。

机器视觉检测技术的核心—图像处理技术
图像采集,如果相机是模拟信号输出,需要将模拟图像信号数字化后送给计算机(包括嵌入式系统)处理。现在大部分相机都可直接输出数字图像信号,可以免除模数转换这一步骤。不仅如此,现在相机的数字输出接口也是标准化的,如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、Blue Tooth接口等,可以直接送入计算机进行处理,磁材视觉检测设备价格,以免除在图像输出和计算机之间加接一块图像采集卡的麻烦。后续的图像处理工作往往是由计算机或嵌入式系统以软件的方式进行。

机器视觉检测技术的核心—图像处理技术
图像预处理:对于采集到的数字化的现场图像,由于受到设备和环境因素的影响,往往会受到不同程度的干扰,如噪声、几何形变、彩色失调等,都会妨碍接下来的处理环节。为此,必须对采集图像进行预处理。常见的预处理包括噪声消除、几何校正、直方图均衡等处理。通常使用时域或频域滤波的方法来去除图像中的噪声;采用几何变换的办法来校正图像的几何失真;采用直方图均衡、同态滤波等方法来减轻图像的彩色偏离。总之,通过这一系列的图像预处理技术,对采集图像进行“加工”,为体机器视觉应用提供“更好”、“更有用”的图像。

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