全表面外观缺陷视觉检测-视觉检测-迈迅威视觉(查看)

视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。由于采集卡可以快速传输图像到存储器，全新智能尺寸视觉检测，而且计算机也快多了，所以视觉处理器用的较少了。

在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显，。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，视觉检测，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。

机器视觉之于人工智能的意义等同于视觉之于人类的意义，全表面外观缺陷视觉检测，而决定着机器视觉的就是图像处理技术。不同的应用领域需要不同的图像处理算法来实现机器视觉。常用的机器视觉领域图像算法有运动目标检测算法、基于深度学习的人脸算法等。下面介绍下机器视觉中的运动目标检测图像算法，该方法是运动物体识别和跟踪的基础。移动物体的检测依据视频图像中背景环境地不同可以分为静态背景检测和动态背景检测。由于篇幅有限，我们这里只介绍静态背景检测算法。常见的静态背景目标的检测算法包括帧间差分法、背景减除法、光流法等。这些背景不变算法的优缺点描述如下表二。

在机器视觉系统中，打光的稳定性是能影响整个系统测量速度的，因为只要是光源发生了稍微的变化，测量的结果都会发生很大的偏差，主要的原因是光照不稳定会造成图像的采集发生变化，所以在机器视觉系统的设计中，定制非标自动化视觉检测，要把光源的影响消除到低状态，同时还要保证光源的稳定性。在机器视觉系统中，打光是一个难点，一般要根据产品特定的应用实例来选择光源，还要根据环境来进行光源的安装和测试等，这样可以达到佳的效果。不同类型的光源稳定性是不一样的，光源不均匀会对产品的图像质量存在一定的影响，不同方向的发光强度存在很大的区别。

在视觉系统检测的环境中，环境的温度、光照度、电源、电压、灰尘等，良好的运行环境是系统可以稳定运行的保障，外界的光照会影响到被测物体的光照度，增加图像数据传输的噪音，电源和电压也会导致光源发光出现不稳定，导致影响到***终的检测精度和速度等。

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