图像的平滑
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。自学习功能强大，可通过观测物体样品自动提取合格标签，并根据生产过程或实际生产环境的不同进行检验，经判断模式检测后判定标签是否合格。因此，去除噪声，***原始图像是图像处理中的一个重要内容。
图像的数据编码和传输
数字图像的数据量是相当庞大的，一幅512*512个像素的数字图像的数据量为256 K字节，若假设每秒传输25帧图像，则传输的信道速率为52.4M比特/秒。高信道速率意味着高***，也意味着普及难度的增加。5、多测量集成：机器视觉系统可以通过多工位测量方式，一次性完成待检产品的轮廓、尺寸、外观缺陷、产品高度等多技术参数的测量。因此，传输过程中，对图像数据进行压缩显得非常重要。数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩完成。
怎样利用机器视觉技术对产品尺寸外观检测
所谓“机器视觉”，就是利用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统相当于人类的眼睛，“眼睛”通过把“看”到的影像传送到控制芯片，然后通过控制程序来进行事态的判断。
机器视觉技术在中国工业产品质量检测领域的应用已经越来越广泛，尤其是在产品的尺寸测量与外观缺陷检测上，这一技术已经挑起了大梁。 所谓“机器视觉”，就是利用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉技术可以大幅降低检测成本,提高产品质量,提高生产速度和效率,因而在工业检测和控制领域得到了广泛应用。机器视觉系统相当于人类的眼睛，“眼睛”通过把“看”到的影像传送到控制芯片，然后通过控制程序来进行事态的判断。一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机、图像处理单元图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
针对不同的测量需求，我们会给客户推荐不同型号的机型，在保证实用的前提下做到质优价廉。其实工件常规的外观尺寸测量，是所有影像测量仪的基本功能，也是必备功能。图像获取是机器视觉检测的一步，实际上就是将待测目标的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据，并传送给图像处理单元。但不同型号的影像测量仪在操作方式、测量精度、测量速度、测量方式、工作行程等方面还是有相当大差异的。对工件表面平整度要求较高的客户，肯定会选平面度测量仪，这款设备采用精密丝杠传动，高速，无间隙，灵敏可靠，***准确，运动精度高。
