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。这三个量相互作用有个适宜值，能量超过适宜值时，塑料的熔解量就大，焊接物易变形。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
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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。这三个量相互作用有个适宜值，能量超过适宜值时，塑料的熔解量就大，焊接物易变形。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。
目前大部分CCD视觉检测系统都采用LED做为外部光源，实际上在使用在当外部光源照明不均匀、有突变噪音或者背景灰度变化比较大时整幅图像分割将没有适合的单一阈值因为单一的阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况。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。这时可对图像按照坐标分块对每一个分别选取一个阈值进行分割这种与坐标相关的阈值称为动态阈值法。这类算法的时间复杂度和空间复杂度比较大但是抗噪音能力较强对采用全局阈值不容易分割的图像有比较好的效果。动态阈值的选取比较简单的法则是对每个像素确定以它为中心的一个邻域窗口计算窗口内像素的值和值然后取它们的均值作为阈值。
在研究的过程中发现图像的分割、平滑还可应用其他方法如图像的分割可以用边缘检测的方法实现平滑去噪可以用平滑模板来实现等。这里详细介绍本文对图像平滑、边缘检测所做的较深入的研究。图像平滑图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理主要是为了去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真提取有用信息。众所周知实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中不可避免地存在着外部干扰和内部干扰如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等均会使图像变质。因此去除噪声恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。且符合经济效益的超音波架模技巧，就是用熔接时间与预热塬理，来控制产品的精度与距离(一般都忽略了超音波的导熔线只有0。
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；1)经热缩工艺后的饮料瓶通过链道进行传输，首先触发定位检测光电，光电通过高低电平的转换来下降沿来确认瓶子的具体位置，把相应的信息存在相应的存储单元上，然后通过编码器输出脉冲进行表示。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，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。
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