光学视觉检测图像的特征提取及其选择的目的是为了提高后续图像识别的准确性和鲁棒性，产品图像的特征提取实现了从图像空间到特征空间的转换，但是并非所有的特征都对后续的图像识别和分类有作用。
对于高维图像特征，为了降低所提取图像特征维数之间的相关性，需要消除图像特征之间的依赖性，即降维处理，也就是从图像原始特征中找出真正有用的特征，以降低图像处理算法的复杂度，并提高处理速度和结果的准确度，这个处理过程就是特征的选择。
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机器视觉系统由多组传感器组成，每个传感器首先要计算出被测物的特征点，来进行坐标确定，然后将所有接收的数据信息拟合在统一的坐标系统中，从而完成测量。
机器视觉在线检测技术从安装方式上分为固定式和动态式；从测量的方法上分为采用照相机拍照系统和激光系统两种方式；从应用领域上分为***检测功能、尺寸检测、型面检测和功能匹配等几个方面。
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随着机器视觉技术的发展进步，基于机器视觉技术的螺丝光学筛选机，已经能像人工视觉那样检测螺丝外观不良甚至比人工检测要快、要精准，而且可以24小时不间断工作不用***工资，减少企业人工成本支出，有效提高螺丝检测效率。
螺丝光学筛选机是效仿人工视觉检测螺丝外观不良，螺丝光学筛选机采用工业相机替代人工的眼睛，光源代替点灯泡，图像处理软件代替人工大脑计算识别不良品，下料装置代替人工手部挑选区分良品与不良品。
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