黄石图像识别开发的行业须知「在线咨询」

武汉万安智能技术有限公司成立于2014年3月，是一家---于为客户提供各类工业自动化相关的软件和系统产品的---公司。

在机器视觉系统中，获得一张高的可处理的图像是---。系统之所以成功，首先要---图像---，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像不好，特征不明显引起的。要---好的图像，必须要选择一个合适的光源。

光源选型基本要素：

对比度；亮度；鲁棒性；

好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是---头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生很大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。

机器视觉系统光源选型要素：

亮度：当选择两种光源的时候，建议选择更亮的那个。机器视觉系统，其实就是一套基于视觉信息，来完成一定功能的设备。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很大。

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和控制等领域。

但是机器视觉技术比较复杂，它的困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程，从而用计算机加以模拟。但尽管每一个正常人都是“视觉”，却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。因此建立机器视觉系统是十分困难的任务。

计算机视觉与机器视觉的区别：应用不同

计算机视觉：人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。

机器视觉：在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。