为解决食品生产过程中产品残缺问题，研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法，以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统，视觉定位引导电话，对单目摄像机进行标定，利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;后对处理完成图像进行区域检测，得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%，并满足、实时性的要求，为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。
为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;后选择BP神经网络作为缺陷分类器，根据经验和实验确定了神经网络结构及参数，并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法，改善了神经网络分类效果。
4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
5、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。
6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。
7、图像部分接收模拟视频信号将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
8、图像部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。
10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
以上内容就是对CCD视觉检测设备及其工作原理的介绍了，视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。
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