光學(xué)視覺檢測圖像的特征提取及其選擇的目的是為了提高后續(xù)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，產(chǎn)品圖像的特征提取實(shí)現(xiàn)了從圖像空間到特征空間的轉(zhuǎn)換，但是并非所有的特征都對(duì)后續(xù)的圖像識(shí)別和分類有作用。

對(duì)于高維圖像特征，為了降低所提取圖像特征維數(shù)之間的相關(guān)性，需要消除圖像特征之間的依賴性，即降維處理，也就是從圖像原始特征中找出真正有用的特征，以降低圖像處理算法的復(fù)雜度，并提高處理速度和結(jié)果的準(zhǔn)確度，這個(gè)處理過程就是特征的選擇。

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視覺檢測紋理特征提取的信號(hào)處理法就是將圖像當(dāng)作2維分布的信號(hào)，從而可從信號(hào)濾波器設(shè)計(jì)的角度對(duì)紋理進(jìn)行分析，信號(hào)處理方法也稱濾波方法，即用某種線性變換、濾波器(組)將紋理轉(zhuǎn)到變換域，然后應(yīng)用相應(yīng)的能量準(zhǔn)則提取紋理特征。

光學(xué)視覺檢測基于邊緣的分割方法其實(shí)就是根據(jù)圖像中局部特性的不連續(xù)性而采用某種算法來提取出圖像中的對(duì)象與背景間的交界線，邊緣處像素的灰度值不連續(xù)，這種不連續(xù)性可通過求導(dǎo)來檢，經(jīng)典的邊緣檢測算法一般采用微分的方法進(jìn)行計(jì)算。

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雖然光學(xué)篩選機(jī)的價(jià)格比較高，但檢測精度也比人工高得多，可以有效地提高檢測效率，降低成本，所以許多企業(yè)也會(huì)選擇光學(xué)影像篩，自動(dòng)螺紋檢測對(duì)于齒輪和某些螺釘?shù)臋z測尤為重要，可見光學(xué)影像篩選設(shè)備在加工工業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。

光學(xué)影像篩選機(jī)等自動(dòng)檢測設(shè)備在各個(gè)行業(yè)中發(fā)揮著越來越重要的作用，能夠有效地控制產(chǎn)品的缺陷率，提高產(chǎn)品質(zhì)量，減少客戶投訴，提高公司產(chǎn)品的競爭力，有利于公司擴(kuò)大市場，降低勞動(dòng)力成本。

CCD機(jī)器視覺系統(tǒng)是用于工業(yè)檢測及識(shí)別的高科技產(chǎn)品，生產(chǎn)的核心問題是工業(yè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)選型，可采集加工品的高清圖像直接傳輸給到機(jī)子的GPIO接口。