光学筛选机出现了大量的聚类算法，其选择取决于数据的类型、聚类的目的，主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法等，下面东莞市林洋机械设备有限公司来给大家简单介绍一下。
1、划分方法：划分时需要预先聚类数目或聚类中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数值收敛时，得到聚类结果；
2、层次方法：层次算法不需要预先聚类的数目，但是在凝聚或分裂的层次聚类算法中，用户可以预先定义希望得到的聚类数目作为算法的结束条件，当该条件达到满足时，算法将终止。
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光学视觉检测表面缺陷检测图像处理基于区域的分割算法包括阈值分割法、区域生长法和聚类分割法等，阈值分割法是一种传统的图像分割方法，其基本原理是：通过设定不同的灰度阈值，把图像像素点分为若干类。
因阈值分割法实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中基本和应用广泛的分割方法，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键，关于阈值的确定方法，目前比较常用的有固定阈值法、自适应阈值法、多区域阈值法等。
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由于东莞市林洋机械设备有限公司光学筛选机比人快，一台光学筛选机检测设备能够承担好几个人的任务，而且机器不需要停顿、能够连续工作，所以能够提高生产效率。
光学筛选机是无人技术正在快速发展的一个分支，简单说来，光学筛选机就是用机器代替人眼来做测量和判断，光学筛选机系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，在一些不适于人工作业的***工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用光学筛选机来替代人工视觉，同时在大批量重复性工业生产过程中，用光学筛选机检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。
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现在工业产品的表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等都会带来不良影响，所以生产企业需要对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制，人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端，而光学筛选机可以很大程度上克服这些问题，在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用。
光学筛选机在工作过程中产生的说要测量数据，均可***拷贝或以网络连接方式拷出，便于生产过程统计和分析，在工业生产领域，光学筛选机强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性，在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值，对企业来说是实现自动化生产重要的一步。
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