1. 在线测量在线测量就是在生产线上对产品进行检测，这样可以及时地得到产品的测量信息，并实时反馈给生产设备，来改进工艺、提高制造精度、降低废品率，为实现产品制造的零废品控制提供了可能。在相当长的一段时期内，测量基本上是静态的，即测量对象在测量过程中不变化或不明显变化；同时测量大多数是离线的，而不是在生产进行过程中实现的。进行在线测量可以降低消耗、减少成本、增加产量、增加效益，机器视觉检测，还可以保证产品的质量。 特征提取辨识一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：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，图像识别处理时应采取相应的算法，机器视觉检测技术，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。 [6] 产展编辑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，机器视觉检测公司，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，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，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。 机器视觉检测-苏州格拉尼视觉-机器视觉检测公司由苏州格拉尼视觉科技有限公司提供。行路致远，砥砺前行。苏州格拉尼视觉科技有限公司（www.grani.com.cn）致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，与您一起飞跃，共同成功! 产品：格拉尼视觉科技供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
