建功自动化检测 机器视觉系统的主要工作过程简析

  建功自动化检测 机器视觉系统的主要工作过程简析。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。其在自动化检测行业的应用可谓建功无数，已成为行业不可或缺的解决方案。
  机器视觉系统一般包括：光源、光学系统、相机、图像采集单元、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。视觉系统的输出是经过运算处理之后的检测结果——各种杂质的数量。计算机系统实时获得检测结果后，指挥运动系统或输入输出系统执行相应的控制动作。
图像采集
  通过光学系统，由相机采集图像，图像转换成数字格式式并传入计算机存储器。 
图像处理
  处理器运用不同的算法来处理对决策有重要影响的图像要素，如对图像进行颜色辨识，面积、长度测量，图像增强，边缘锐化，降噪等处理。 
在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 
特性提取
  处理器识别并量化图像的关键特性，例如布匹检测机器视觉系统的应用，对颜色和杂质的形状等等进行识别，然后这些数据传送到控制程序。
判决和控制
  处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如布匹检测机器视觉系统的应用，对数据包括杂质的直径是否在要求规格之内或者布匹的颜色是否合格。