机器视觉检测技术的核心—图像处理技术
目标识别和分类：在制造或安防等行业，机器视觉都离不开对输入图像的目标进行识别和分类处理，以便在此基础上完成后续的判断和操作。识别和分类技术有很多相同的地方，常常在目标识别完成后，目标的类别也就明确了。近来的图像识别技术正在跨越传统方法，形成以***网络为主流的智能化图像识别方法，如卷积***网络（CNN）、回归***网络（RNN）等一类性能优越的方法。
CCD 摄像机及图像采集卡
CCD( Charge Coupled Device) 摄像机及图像采集卡共同完成对目标图像的采集与数字化。目前 CCD，CMOS等固体器件的应用技术，线阵图型敏感器件，像元尺寸不断减小，阵列像元数量不断增加，像元电荷传输速率也得到大幅提高。在基于PC机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照来完成图像的采集与数字化，并协调整个系统的重要设备。图像采集卡直接决定了摄像头的接口为：黑白、彩色、模拟、数字等形式。
机器视觉检测技术的核心—图像处理技术
图像预处理：对于采集到的数字化的现场图像，磁材光学影像筛选机厂，由于受到设备和环境因素的影响，磁材光学影像筛选机价格，往往会受到不同程度的干扰，如噪声、几何形变、彩色失调等，磁材光学筛选机，都会妨碍接下来的处理环节。为此，必须对采集图像进行预处理。常见的预处理包括噪声消除、几何校正、直方图均衡等处理。通常使用时域或频域滤波的方法来去除图像中的噪声；采用几何变换的办法来校正图像的几何失真；采用直方图均衡、同态滤波等方法来减轻图像的彩色偏离。总之，磁材光学筛选机工厂，通过这一系列的图像预处理技术，对采集图像进行“加工”，为体机器视觉应用提供“更好”、“更有用”的图像。
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