注：勿將工作距離與物體到像的距離混淆。工作距離是從工業(yè)鏡頭前部到被觀察物體之間的距離。而物體到像的距離是 CCD 傳感器到物體之間的距離。計算要求的工業(yè)鏡頭焦距時，必須使用工作距離高速相機按照不同標準可分為：標準分辨率數(shù)字相機和模擬相機等相機(2張)。要根據(jù)不同的實際應(yīng)用場合選不同的相機和高分辨率相機：按成像色彩劃分，可分為彩色相機和黑白相機；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；按光敏面尺寸大小劃分，可分為1/4、1/3、1/2、1英寸相機；按掃描方式劃分，可分為行掃描相機（線陣相機）和面掃描相機（面陣相機）兩種方式；（面掃描相機又可分為隔行掃描相機和逐行掃描相機）；按同步方式劃分，可分為普通相機（內(nèi)同步）和具有外同步功能的相機等。



在行業(yè)應(yīng)用方面，主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導體、紡織、、交通、物流等行業(yè)，用機器視覺技術(shù)取代人工，機器視覺檢測公司，可以提供生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如在物流行業(yè)，可以使用機器視覺技術(shù)進行快遞的分揀分類，不會出現(xiàn)大多快遞公司人工進行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動。 [6] 產(chǎn)展編輯機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預(yù)處理、邊緣檢測、輪廓線構(gòu)成、對象建模、匹配等技術(shù)，機器視覺檢測產(chǎn)品，后來一直在機器視覺中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。用邊緣檢測技術(shù)來確定輪廓線，機器視覺檢測系統(tǒng)設(shè)備，用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進行描述，以便同機內(nèi)存儲的模型進行比較匹配。實踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時采用自頂向下，蘇州機器視覺檢測，即把目標分為若干子目標的分析方法，運用啟發(fā)式知識對對象進行預(yù)測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運用啟發(fā)式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如二乘法匹配之類的數(shù)值計算程序。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。



特征提取辨識一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像，在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標準；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在布匹質(zhì)量檢測工程中要復雜一些：1． 圖像的內(nèi)容不是單一的圖像，每塊被測區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。2． 雜質(zhì)的形狀難以事先確定。3． 由于布匹快速運動對光線產(chǎn)生反射，圖像中可能會存在大量的噪聲。4． 在流水線上，對布匹進行檢測，有實時性的要求。由于上述原因，圖像識別處理時應(yīng)采取相應(yīng)的算法，提取雜質(zhì)的特征，進行模式識別，實現(xiàn)智能分析。



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