CCD视觉检测应用中图像分割的原理与处理方法?
视觉检测中的图像分割处理:?
图像分割是将图像分成若干部分每一部分对应于某一物体表面在进行分割时?每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。分类的?依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处?理技术的基本方法之一应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。?通常按两种原则进行图像分割一是基于点相关的分割技术即依据各个像素点?的灰度不连续性进行分割二是基于区域相关的分割技术即依据同一区域具有相似?的区域或***特征这一特征寻求不同区域之边界。
在研究的过程中发现图像的分割、平滑还可应用其他方法如图像的分割可以用边缘检测的方法实现平滑去噪可以用平滑模板来实现等。这里详细介绍本文对图像平滑、边缘检测所做的较深入的研究。图像平滑图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理主要是为了去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真提取有用信息。众所周知实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中不可避免地存在着外部干扰和内部干扰如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等均会使图像变质。因此去除噪声恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
ccd视觉检测设备，加工件样式千百种，大小更是。 业者在选择自动筛选机时，包括零件的样式以及共享性也是很大的考虑。有些筛选机只能适用于一种产品，甚至只能适用于单一尺寸，如此便无法将业者的***发挥到效益，亦无法达到取代人力检测，节省成本的主要目的。对有多样产品的业者来说在成本支出上更是一大负担。
检测项目
市场上所卖机台，基本的尺寸量测上不会有太大的问题。瑕疵的检测目前少有厂家能够确实做到 (例如: 头裂，压伤，视觉检测自动化分选设备，牙孔堵塞，变形等)，但是紧固件在生产过程中却难免会有瑕疵的产生，用人工检查又耗费大量资源，经常让紧固件业者伤透脑经。其实若光线设计得当，针对产品特性做设计，使产品对于光线的反射正确地投影至镜头上的话，智能学习型视觉检测系统，上述压伤等瑕疵很容易就能够获得解决。