图像处理方法的研究由于对图像处理要求的不同图像处理方法多种多样主要有图像变换、图像增?强、图像锐化、图像分割与特征提取等多种方法。针对本文所设计的CCD显微放大测?量系统为达到测试的目的需对插针图像进行图像分割、平滑去除噪声、二值化等处理。在图像处理方法的原理进行了较详尽的介绍。在本文所计的这个CCD显微放大测量系统中图像处理的关键在于图像的分割和去噪声、二值化。研究采用基于阈值和动态阈值分割方法、邻域平均去噪?声的方法编程处理CCD图像。

CCD机器视觉检测设备系统调试完毕上线以后，一般来说就是按照下一个过程来工作的。

a. 工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。

b. 图像采集部分按照事先设定的程序和，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。

c. 摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，CCD视觉测试设备哪家好，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。

d. CCD机器视觉检测的摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，汕尾CCD视觉测试设备，曝光时间可以事先设定。

e. 另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。

在机器视觉系统中，CCD视觉测试设备厂家，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，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。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

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