在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、、增强现实（AR）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积***网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟***网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。
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4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开***机构，磁芯尺寸检测设备厂家采购，***时间可以事先设定。
5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的***时间匹配。
6、摄像机***后，正式开始一帧图像的扫描和输出。
7、图像部分接收模拟视频信号将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
8、图像部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。
10、处理结果控制流水线的动作、进行***、纠正运动的误差等。
以上内容就是对CCD视觉检测设备及其工作原理的介绍了，视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。 
为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。本针对金属工件表面的多种缺陷，设计了一套能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。 该系统采用黑白面阵CCD和多通道图像卡作为图像部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件在图像中的位置、尺寸信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，
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