光學(xué)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)之模型法是以圖像的構(gòu)造模型為基礎(chǔ)，采用模型參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量作為紋理特征，不同的紋理在某種假設(shè)下表現(xiàn)為模型參數(shù)取值的不同，典型的模型法有馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)模型、分形模型和自回歸模型等。

光學(xué)視覺(jué)檢測(cè)篩選紋理特征提取之結(jié)構(gòu)法，結(jié)構(gòu)法是建立在紋理基元理論基礎(chǔ)上的，認(rèn)為復(fù)雜的紋理是由一些在空間中重復(fù)出現(xiàn)的至小模式即紋理基元執(zhí)照一定的規(guī)律排列組成。

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視覺(jué)檢測(cè)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(jué)檢測(cè)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(lái)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(guò)求導(dǎo)來(lái)檢，經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法一般采用微分的方法進(jìn)行計(jì)算。

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光學(xué)視覺(jué)檢測(cè)表面質(zhì)量檢測(cè)，特別是實(shí)時(shí)檢測(cè)時(shí)，圖像采集的數(shù)據(jù)量大，提高圖像處理速度十分重要，光學(xué)視覺(jué)檢測(cè)怎么提高檢測(cè)速度？東莞市林洋機(jī)械設(shè)備有限公司給大家簡(jiǎn)單說(shuō)明一下。

提高圖像處理速度主要有兩種手段，一是改善和優(yōu)化圖像處理算法，算法既要簡(jiǎn)單快速，又要兼顧實(shí)際效果；二是改善和優(yōu)化實(shí)現(xiàn)算法的手段，目前實(shí)時(shí)圖像處理采集方案有通用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)并行處理，該結(jié)構(gòu)雖然比較龐大，但升級(jí)維護(hù)方便、實(shí)時(shí)性較好。

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隨著現(xiàn)代無(wú)人技術(shù)日趨成熟，來(lái)越多越的自動(dòng)化企業(yè)考慮如何采用光學(xué)篩選機(jī)來(lái)幫助生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)檢查、測(cè)量和自動(dòng)識(shí)別等功能，以提高工作效率并降低工廠成本，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效益的至大化。

在智能制造過(guò)程中，光學(xué)篩選機(jī)主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，也就是把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制，隨著無(wú)人技術(shù)發(fā)展的愈演愈烈，市場(chǎng)對(duì)于光學(xué)篩選機(jī)的需求也將逐漸增多。

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