图像采集单元包含光源、镜头、相机、图像采集卡等。图像获取是机器视觉检测的一步，实际上就是将待测目标的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据，并传送给图像处理单元；
图像处理和分析单元的核心为图像处理分析软件。它包含图像增强与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等。同时输出目标的质量评判、规格测量等分析结果给控制与执行单元。好的机器视觉软件可对图像中的目标特
X射线检测设备采购
图像采集单元包含光源、镜头、相机、图像采集卡等。图像获取是机器视觉检测的一步，实际上就是将待测目标的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据，并传送给图像处理单元；
图像处理和分析单元的核心为图像处理分析软件。它包含图像增强与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等。同时输出目标的质量评判、规格测量等分析结果给控制与执行单元。好的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行准确地检测，并更大限度地减少对硬件系统的依赖性，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。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。
控制与执行单元包含电传与机械设备。对于整个机器视觉系统而言，核心目的就是为了保证产量，剔除掉不良品。因此控制与执行单元也就成为机器视觉检测尤为关键的一环，图像分析结果输出至图像界面，或通过电传单元传递给机械单元执行相关操作，如报警、剔除等，或者是通过机械臂直接执行抓举、分拣等动作。作为国内的非标定制检测设备供应商，将这一技术娴熟运用在工业产品生产线上，对大批量产品的尺寸进行准确测量、对其外观缺陷进行检验甄别，将合格品和不合格品严格区分。
图像的分割
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。检测速度可达2箱/s，检测示意图如下：在皮带传送线的正上方安装CCD相机，装有饮料瓶的包装箱随着皮带运动，CCD对每个箱子拍照一次，采集到图像并且对箱内的饮料瓶进行计数，如果合格则不做处理，不合格则发出报警。
图像分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。它是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类。但它只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感；输入单元，用户通过输入单元输入或选择一种他希望检验的对象，至少选择一种图像处理算法以及至少一个检验参数。二是空间域区域增长分割方法。它是对在某种意义上（如灰度级、组织、梯度等）具有相似性质的像素连通集构成分割区域，该方法有很好的分割效果，但缺点是运算复杂，处理速度慢。其它的方法如边缘踪法，主要着眼于保持边缘性质，跟踪边缘并形成闭合轮廓，将目标分割出来；锥体图像数据结构法和标记松弛迭代法同样是利用像素空间分布关系，将边邻的像素作合理的归并。而基于知识的分割方法则是利用景物的先验信息和统计特性，首先对图像进行初始分割，抽取区域特征，然后利用领域知识推导区域的解释，后根据解释对区域进行合并。
机器视觉检测系统的主要优势在于非接触式检测测量和长时间稳定工作等，利用机器视觉技术进行工件的尺寸测量，可以节省大量的劳动力资源，为公司带来长远利益，因此，采用机器视觉技术进行尺寸测量的情景在工业应用中越来越广泛。
视觉智能视觉测量系统，作为升级版的机器视觉视觉测量系统具有普通机器视觉系统的所有检测优势：能够自动测量产品的外观尺寸，如外形轮廓、孔径、高度、面积、间隙等。尺寸测量无论是在产品的生产过程中，还是产品生产完成后的质量检验中都是必不可少的步骤，而机器视觉在尺寸测量方面有其的技术优势。外观检查区域检验时间A：正面可见区域15秒B：前后壳上面及左右两面可见区域10秒C：前后壳后、底面，底座可见区域5秒1、前框与PANEL的接缝线，左右及下边不得有明显，上方可允许不大于1。
机器视觉技术在工业在线检测中的应用是近几年来的研究热点之一。机器视
觉技术可以大幅降低检测成本,提高产量,提高生产速度和效率,因而在工
业检测和控制领域得到了广泛应用。本文以机器视觉技术为基础,以图像处理技
术和串口通信技术为主要方法,开发出了基于LabVIEW的微型电感器生产装备
的在线视觉检测系统。
针对微型电感器生产装备在线检测要求,结合机器视觉系统的功能及结构特
点,利用图像采集、显示、处理和分析、PLC与PC通信技术,完成了微型电感
器生产装备视觉检测系统的设计,包括系统的结构设计、硬件配置、图像处理系
统的设计、与PLC实现通信系统的设计等。
在系统的硬件配置设
