CCD视觉检测应用中图像分割的原理与处理方法?

视觉检测中的图像分割处理:?

图像分割是将图像分成若干部分每一部分对应于某一物体表面在进行分割时?每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。分类的?依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处?理技术的基本方法之一应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。?通常按两种原则进行图像分割一是基于点相关的分割技术即依据各个像素点?的灰度不连续性进行分割二是基于区域相关的分割技术即依据同一区域具有相似?的区域或组织特征这一特征寻求不同区域之边界。

1. 在印刷行业的应用

利用在线/离线的视觉系统发现印刷过程中的质量问题，如堆墨、飞墨、缺印/浅印、套印不准、颜色偏差等，泄漏测试设备哪家好，同时在线设备可将颜色偏差和墨量多少的检测结果反馈给PLC，控制印刷设备的供墨量，对供墨量进行在线调节，提高印刷质量和效率。

2. 在PCB板检测中的应用

利用视觉系统对PCB裸板进行检测，检测板上的导线和元件的位置和间距错误、线路和元件的尺寸错误、元件形状错误、线路的通段、板上污损等。

3. 在零件检测中应用

机器视觉检测可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，无锡泄漏测试设备，大大提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，泄漏测试设备厂家，提高产品质量。

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，泄漏测试设备价格，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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