垫圈垫片外观缺陷视觉检测-CCD光学影像检测-视觉检测

什么方式能帮助企业在短时间内提高生产效率呢?很多企业都会选择更新生产设备和聘请高兴技术人才这样两种方式。而这两种方式方法中，塑胶件外观缺陷视觉检测，我们发现大部分企业更加倾向于选择前一种，即更新生产设备。就是用工业相机代替人眼去完成识别、测量、***等功能。那么CCD光学检测筛选机有什么优势呢?下面小编给大家介绍。

　　CCD光学检测筛选机主要针对产品外观尺寸、缺陷等做出筛选分样，并且是自动化筛选，视觉检测，为工厂节省大量人工，深受加工型工厂的喜爱。

　　CCD光学检测筛选机的应用范围：

　　主要检测项目有尺寸检测，缺陷检测等等。

　　电子行业：半导体元件表面缺陷特征监测、字符印刷残缺检测、芯片引脚封装完整检测、元件破损检测、端子引脚尺寸检测、编带机元件极性识别、键盘字符检测等;

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，多面体外观缺陷视觉检测，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。

1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。2． 杂质的形状难以事先确定。3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。4． 在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。由于上述原因，垫圈垫片外观缺陷视觉检测，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。

一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）篮（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。

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