機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的核心—圖像處理技術(shù)

圖像預(yù)處理：對(duì)于采集到的數(shù)字化的現(xiàn)場(chǎng)圖像，由于受到設(shè)備和環(huán)境因素的影響，往往會(huì)受到不同程度的干擾，如噪聲、幾何形變、彩色失調(diào)等，都會(huì)妨礙接下來(lái)的處理環(huán)節(jié)。為此，必須對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理。常見(jiàn)的預(yù)處理包括噪聲消除、幾何校正、直方圖均衡等處理。通常使用時(shí)域或頻域?yàn)V波的方法來(lái)去除圖像中的噪聲；采用幾何變換的辦法來(lái)校正圖像的幾何失真；采用直方圖均衡、同態(tài)濾波等方法來(lái)減輕圖像的彩色偏離?？傊ㄟ^(guò)這一系列的圖像預(yù)處理技術(shù)，對(duì)采集圖像進(jìn)行“加工”，為體機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用提供“更好”、“更有用”的圖像。

目標(biāo)識(shí)別和分類：在制造或安防等行業(yè)，機(jī)器視覺(jué)都離不開(kāi)對(duì)輸入圖像的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和分類處理，以便在此基礎(chǔ)上完成后續(xù)的判斷和操作。識(shí)別和分類技術(shù)有很多相同的地方，常常在目標(biāo)識(shí)別完成后，目標(biāo)的類別也就明確了。近來(lái)的圖像識(shí)別技術(shù)正在跨越傳統(tǒng)方法，形成以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主流的智能化圖像識(shí)別方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等一類性能優(yōu)越的方法。

光學(xué)篩選機(jī)能避免這些問(wèn)題

光學(xué)篩選機(jī)主要包括上料系統(tǒng)、光源系統(tǒng)、圖像獲取系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、機(jī)械動(dòng)作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)管理系統(tǒng)等。采用光學(xué)篩選機(jī)能避免這些問(wèn)題，光學(xué)影像篩選機(jī)檢測(cè)不疲勞、不受外界因素的影響、不會(huì)錯(cuò)檢漏檢，檢測(cè)速度可以達(dá)到1200 pcs/分鐘，檢測(cè)精度可達(dá)到0.001mm。磁材自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備方塊磁材自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備價(jià)格。其它設(shè)備，磁材憑借著優(yōu)越的性能，在消費(fèi)電子領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，產(chǎn)量逐年攀升。