在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法，它通常包括图像增强、图像的数据编码和图像传输、数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。经过这些图像处理后，这些输出图像的质量有了相当程度的改善，这样的处理，不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。线面针对机器视觉系统的图像处理技术，进行的讲解。
首先就是机器视觉系统的图像增强，视觉分拣设备，图像的增强用于调整图像的对比度，饱和度等质量指标，突出图像中的重要细节，从而改善人的视觉感受和实际感知的图像质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的现实效果和显示质量。
反映图像质量的一种工具叫做灰度直方图这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特表，这种图表所表示的参数，与对比度紧密相连，是反应图片质量的重要指标。
一般情况下，在计算机中表示的一幅二维数字的图像，可表示为一个数字矩阵，机器视觉分拣，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数，一般取0，机器人视觉分拣，1，……，255。这些离散的数据。
颜色检测的方法
分光光度法
通过测量光源的光谱功率分布或物体反射光的光谱功率，根据这些光谱测量数据通过计算的方法求得物体在各种标准光源和标准照明体下的三刺激值，进而由此计算出各种颜色参数。特点：分光光度测色仪不仅能测量色差，还能测量色源的三刺激值和色品坐标，应用非常广泛。
光电积分法
模拟人眼的三刺激值特性，用光电积分效应，直接测得颜色的三刺激值。特点：光电积分式仪器能准确测出两个色源之间的色差，但不能测出色源的三刺激值和色品坐标。
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