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机器视觉系统的组成

机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征方向和速度等的理解。纵观行业发展，机器视觉检测技术的应用，不断的改良生产模式，彰显价值体系，使得印刷包装检测、电子制造、自动化生产等行业朝着更智能、更快速的方向发展。

机器视觉系统的输入装置可以是---机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观的二维投影。如果把三维客观到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观。取料不足ab区、c区后部不允许，c面底部和壳子内部以不影响结构性能为准。

机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单---机视觉系统，说明系统的组成及功能。

图像数据编码一般采用预测编码，即将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用一个预测公式表示，如果知道了某一像素的前面各相邻像素值之后，可以用公式预测该像素值。采用预测编码，一般只需传输图像数据的起始值和预测误差，因此可将8比特/像素压缩到2比特/像素。虽然实现尺寸测量的方法很多，但大多数测量重复性，性和鲁棒性不高。

变换压缩方法是将整幅图像分成一个个小的一秀取8*8或16*16数据块，再将这些数据块分类、变换、量化，从而构成自适应的变换压缩系统。该方法可将一幅图像的数据压缩到为数不多的几十个特传输，在接收端再变换回去即可。

边缘锐化

图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。它是早期视觉理论和算法中的基本问题，也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。

机器视觉技术在包装检测行业主要应用如下：

● 校验标签的有无；

● 校验包装上正确的标签；

● 校验包装上的标签是否有破损、污点或瑕疵；

● 校验标签边角是否折叠；

● 检测标签的方位角是否在限定的范围。

机器视觉检测系统检测产品具有直观、友好的用户界面，同时软件预先设计方案简化了机器视觉在工业应用中的配置。图形界面操作指南为用户提供了简便的工作过程，可以迅速创建自定义测量系统。安装简单，无须长时间培训，生产工作效率和产品控制很快就可以提高。同时，机器视觉与多种技术融合逐步深入，不断提升智能制造自动化水平。

纵观行业发展，机器视觉检测技术的应用，不断的改良生产模式，彰显价值体系，使得印刷包装检测、电子制造、自动化生产等行业朝着更智能、更快速的方向发展。

应行业应用需求，各类机器视觉检测系统及设备陆续面世，为了提高产品精密产品的和性能、缩短检测周期、降低人力成本，欣维视觉xavis为解决精密检测问题，推出一系列机器视觉检测设备，并已成功投入工业应用。