CCD视觉检测设备的优越性：
1、非接触测量，无需每人必备盯住机器运行，降低成本费也有利于对安全性的把控，针对观测者与被观测者都不容易造成一切损害，进而提升操作系统的系统可靠性。
2、有着较宽的光谱仪没有响应范畴，比如应用现金***的工业相机，形状特征检测，能够见到人眼见看不到的红外线测量，拓展了人的眼睛的视觉范畴。
3、好长时间稳定性工作上，检测鼠标形状，针对检测工作人员而言，要作到沒有1个不正确是1个不太可能的念头，全人类无法好长时间对同一个目标开展观查，而机器视觉则能够好长时间地作测量、剖析和鉴别任。
AOI视觉检测设备性能作用详细介绍
AOI视觉检测设备（Atomatic Optic Inspection）根据检测原理分为2大类，一类使用激光laser作为检测手段，另一类使用CCD镜头摄取图像进行处理。在使用CCD方式的AOI产品中，绝大多数还在使用黑白的图像处理模式，实现三维的另一个措施是，使用彩色原理结合彩色CCD镜头对组装板进行“彩色高亮度(color highlight)”方式处理。
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，头尾形状检测，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，形状检测，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。
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