Blob檢測根據(jù)上面得到的處理圖像,，根據(jù)需求,，在純色背景下檢測雜質色斑，并且要計算出色斑的面積,，以確定是否在檢測范圍之內,。因此圖像處理軟件要具有分離目標，檢測目標,，并且計算出其面積的功能,。Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob,。經二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob,。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，并可計算出目標的數(shù)量,、位置,、形狀、方向和大小,，還可以提供相關斑點間的拓撲結構,。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作,。圖像的每一行都用游程長度編碼（RLE）來表示相鄰的目標范圍,。這種算法與基于象素的算法相比，**提高處理速度。在一些不適于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或者人工視覺難以滿足要求的場合,，常用機器視覺來替代人工視覺,。長寧區(qū)工程機器視覺系統(tǒng)編號

一個典型的工業(yè)機器視覺系統(tǒng)包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭,、變倍鏡頭,、遠心鏡頭、顯微鏡頭）,、 相機（包括CCD相機和COMS相機）,、圖像處理單元（或圖像捕獲卡）、圖像處理軟件,、監(jiān)視器、通訊 / 輸入輸出單元等,。機器視覺檢測系統(tǒng)采用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號,，傳送給**的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度,、顏色等信息,，轉變成數(shù)字化信號，圖像處理系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,，如面積,、數(shù)量、位置,、長度,，再根據(jù)預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸,、角度,、個數(shù)、合格 / 不合格,、有 / 無等,，實現(xiàn)自動識別功能。奉賢區(qū)新能源機器視覺系統(tǒng)誠信為本由于布匹快速運動對光線產生反射,，圖像中可能會存在大量的噪聲,。

按同步方式劃分，可分為普通相機（內同步）和具有外同步功能的相機等,。圖像采集卡采集卡(2張)圖像采集卡只是完整的機器視覺系統(tǒng)的一個部件,，但是它扮演一個非常重要的角色。圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白,、彩色,、模擬、數(shù)字等等。比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡,，可以將圖像迅速地傳送到計算機存儲器進行處理,。有些采集卡有內置的多路開關。例如,，可以連接8個不同的攝像機,然后告訴采集卡采用那一個相機抓拍到的信息,。有些采集卡有內置的數(shù)字輸入以觸發(fā)采集卡進行捕捉，當采集卡抓拍圖像時數(shù)字輸出口就觸發(fā)閘門,。

該系統(tǒng)主要利用線陣CCD的自掃描特性與被檢查鋼板X方向的移動相結合,，取得金屬板表面的三維圖像信息。⒊ 汽車車身檢測系統(tǒng)英國ROVER汽車公司800系列汽車車身輪廓尺寸精度的100%在線檢測,，是機器視覺系統(tǒng)用于工業(yè)檢測中的一個較為典型的例子,，該系統(tǒng)由62個測量單元組成，每個測量單元包括一臺激光器和一個CCD攝像機,，用以檢測車身外殼上288個測量點,。汽車車身置于測量框架下，通過軟件校準車身的精確位置,。測量單元的校準將會影響檢測精度,，因而受到特別重視。每個激光器/攝像機單元均在離線狀態(tài)下經過校準,。同時還有一個在離線狀態(tài)下用三坐標測量機校準過的校準裝置,，可對攝像頂進行在線校準。按分辨率劃分,，像素數(shù)在38萬以下的為普通型,，像素數(shù)在38萬以上的高分辨率型；

集成產品增多智能相機的發(fā)展預示了集成產品增多的趨勢,，智能相機是在一個單獨的盒內集成了處理器,、鏡頭、光源,、輸入/輸出裝置及以太網,，電話和 PDA 推動了更快、更便宜的精簡指令集計算機(RISC)的發(fā)展,，這使智能相機和嵌入式處理器的出現(xiàn)成為可能,。同樣，現(xiàn)場可編程門列陣(FPGA)技術的進步為智能相機增添了計算功能,，并為PC 機嵌入了處理器和高性能楨采集器,，智能相機結合處理大多數(shù)計算任務的FPGA，DSP和微處理器則會更具有智能性 ,。由于機器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息,，而且易于自動處理,，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此,，在現(xiàn)代自動化生產過程中,，人們將機器視覺系統(tǒng)***地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質量控制等領域,?？梢姽獾娜秉c是光能不能保持穩(wěn)定。長寧區(qū)工程機器視覺系統(tǒng)編號

頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上,，攝像機拍攝要求與光源同步,。長寧區(qū)工程機器視覺系統(tǒng)編號

70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標制導的圖像處理,；②圖像處理和分析的并行算法,；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運動參量求值,；⑤視覺知識的表示,；⑥視覺系統(tǒng)的知識庫等。機器視覺的阿喀琉斯之踵：據(jù)麻省理工《技術評論》報道,，來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發(fā)現(xiàn)了機器視覺算法的一個弱點：機器視覺會被一些經過修改的圖像干擾，而人類可以很容易地發(fā)現(xiàn)這些圖像的修改之處,。 [7]機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：長寧區(qū)工程機器視覺系統(tǒng)編號

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