图像的识别
图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。
按照图像识别从易到难，可分为三类问题。类识别问题中，图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。硬质合金刀片/棒材检测方案：这两个方案均应用机器视觉技术，检测合金刀片的尺寸公差和形位公差、多种型号
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图像的识别
图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。
按照图像识别从易到难，可分为三类问题。类识别问题中，图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。硬质合金刀片/棒材检测方案：这两个方案均应用机器视觉技术，检测合金刀片的尺寸公差和形位公差、多种型号棒材的尺寸和外观，并进行自动分选和包装。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性，通过它即可判别出该地物的种类。第二类问题中，待识别物是有形的整体，二维图像信息已经足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。但这类问题不像一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体的属图与假定模型库的属图之间匹配。第三类问题是由输入的二维图、要素图、2·5维图等，得出被测物体的三维表示。这里存着如何将隐含的三维信息提取出来的问题，当是今研究的热点。
当前，工业自动化程度越来越高，对产品的检测也提出了更高要求，因此机器视觉设备开始进入飞速发展阶段。测头与工件表面接触，当测球沿着工件的几何型面移动时，就可以得出被测几何面上各点的坐标值。机器视觉是人工智能正在发展的一个分支，简单而言，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉对比人工检测有着强大的优势，同创仪器拥有13年机器视觉研发生产经验，将主要针对机器视觉的功能及优势进行简单分析。
两种常用的物体照明方式是暗场照明和亮场照明。暗场照明从较低角度照明物体，在一个非常平滑如镜面般的物体表面上，反射的光将超出视觉检测设备的视场范围。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。这样的话，物体表面将呈现黑色，而通过视觉检测设备到的物体表面发光的部分，就对应着表面的缺陷或者划痕。而两场照明是与暗场照明相反，亮场照明是在成像物体上方打光，因此物体反射的光将会处于视觉检测设备的视场范围中。
角落刀造成间隙不大于1.0。
毛边A区允许宽长为0.25/5mm一点，B区允许宽长为0.25/--mm一点，C区后部允许宽长为0.25/--mm一点。
无感刮伤A面不允许，B面不超过三个，C面OK。
有感刮伤A区允许宽长为0.1/7mm一点，B区允许宽长为0.1/13mm一点，C区后部允许宽长为0.1/18mm一点,C区底部OK。
重刮伤产生明显刮伤者不论哪一面均拒收，内部不影响机构。
水纹AB面以SAMPLE为准。C面OK。
缩水以SAMPLE为准。
变形ABC面均不得影响组装及产出GAP。
拉模ABC面以SAMPLE为准。
取料不足AB区、C区后部不允许，C面底部和壳子内部以不影响结构性能为准。
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