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机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

颜色检测仪器分类

颜色检测仪器的两大类中，用肉眼直接去分辨颜色的称为标准光源对色灯箱。标准光源对色灯箱提供了各种环境的标准光源，如模拟的太阳光d65、d50，模拟的商店灯光tl84、cwf、u30等，还有展示厅的射灯inca、酒店家庭照明f灯光等等。另一类颜色检测仪器叫做电脑色差仪，就是用电脑测量和处理的方法，自动显示颜色偏差的数据，如△e、△lab等数值。

机器视觉之颜色检测视觉检测硬件构成的基本部分包括：处理器，相机，镜头，光源。其中，和光源相关的的两个参数就是光源颜色和光源形状。

一，什么是颜色?

颜色是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应，我们肉眼所见到的光线，是由波长范围很窄的电磁波产生的，不同波长的电磁波表现为不同的颜色，对色彩的辨认是肉眼受到电磁波辐射能---后所引起的一种视觉神经的感觉。

颜色具有三个特性，即色相、饱和度和明亮度。

简单讲就是光线照到物体，反射到眼中的部分被大脑感知，引起的一种感觉。通过色相(hue)、饱和度(saturation)和明亮度(value)来表示，即我们常说的hsv。

当然，颜色有-一种表示方法，rgb三原色也是另外一种表示方法。但是对人类直观感受的方式是hsv。

机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者l.r.罗伯兹关于理解多面体组成的积木研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，a.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理；图像处理和分析的并行算法；从二维图像提取三维信息；序列图像分析和运动参量求值；视觉知识的表示；视觉系统的知识库等。

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