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在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法，它通常包括图像增强、图像的数据编码和图像传输、数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。经过这些图像处理后，这些输出图像的有了相当程度的---，这样的处理，不仅---了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。线面针对机器视觉系统的图像处理技术，进行的讲解。

首先就是机器视觉系统的图像增强，图像的增强用于调整图像的对比度，饱和度等指标，---图像中的重要细节，从而---人的视觉感受和实际感知的图像。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的现实效果和显示。

反映图像的一种工具叫做灰度直方图这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特表，这种图表所表示的参数，与对比度紧密相连，是反应图片的重要指标。

一般情况下，在计算机中表示的一幅二维数字的图像，可表示为一个数字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数，一般取0，1，……，255。这些离散的数据。

　机器视觉检测对比人工检测，它的优势主要有以下几点：

　　1、数字化：机器视觉工作期间生成的所有测量数据都可以独立或通过网络连接出来，便于生产过程统计和分析。同时，您可以导出的测量数据并在测量后生成报告，而无需一个个地手动添加，这无疑比手动检测的数据统计要好得多。

　　2、信息集成：机器视觉可以通过多站测量方法一次测量多个技术参数，例如要检测的产品的轮廓，尺寸，外观缺陷和产品高度。当人工检测面临不同的检测内容时，只能通过多工位的协调与配合才能完成，而且不同的员工具有不同的检测标准，极易发生漏检。

　外观缺陷检测

　　对于外观缺陷检测，需要提供已经进行---工检验的样品，并将样品分类并附有备注。我们的工程部将通过软件系统进行测试，并给出分析解决方案，然后跟据客户要求就可以做出决定了。

　　自动尺寸外观缺陷视觉检测设备产生

　　我们---生产自动尺寸外观缺陷视觉检测设备。我们不会用不---的东西任意地向客户---。为了使情况---，我们的---将在一台标准机器上测试有缺陷的样品，其中相机、镜头和光源都准备得---。根据客户要求，我们将使用解决方案来测试每个缺陷并给出结果。如果视觉系统可以看到缺陷，则可以将缺陷识别并剔除。通常，有两个输出，一个用于ng，另一个用于pass，准确率约为99%。

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