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發(fā)布時(shí)間:2021-04-28 17:52  
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Blob檢測(cè)根據(jù)上面得到的處理圖像,根據(jù)需求,在純色背景下檢測(cè)雜質(zhì),并且要計(jì)算出的面積,以確定是否在檢測(cè)范圍之內(nèi)。⒓金屬表面的裂紋測(cè)量:用微波作為信號(hào)源,根據(jù)微波發(fā)生器發(fā)出不同波濤率的方波,測(cè)量金屬表面的裂紋,微波的波的頻率越高,可測(cè)的裂紋越狹小。因此圖像處理軟件要具有分離目標(biāo),檢測(cè)目標(biāo),并且計(jì)算出其面積的功能。Blob分析(Blob Analysis)是對(duì)圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析,該連通域稱為Blob。經(jīng)二值化(Binary Thresholding)處理后的圖像中可認(rèn)為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標(biāo),并可計(jì)算出目標(biāo)的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小,還可以提供相關(guān)斑點(diǎn)間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在處理過(guò)程中不是采用單個(gè)的像素逐一分析,而是對(duì)圖形的行進(jìn)行操作。圖像的每一行都用游程長(zhǎng)度編碼(RLE)來(lái)表示相鄰的目標(biāo)范圍。這種算法與基于象素的算法相比,大大提高處理速度。
在行業(yè)應(yīng)用方面,主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導(dǎo)體、紡織、、交通、物流等行業(yè),用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)取代人工,可以提供生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。③在生產(chǎn)過(guò)程中它們能代替人類的勞動(dòng)來(lái)完成有用的機(jī)械功(如刨床的刨削工件)或轉(zhuǎn)換機(jī)械能(如發(fā)電機(jī)將機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能及內(nèi)燃機(jī)將熱能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能)。例如在物流行業(yè),可以使用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行快遞的分揀分類,不會(huì)出現(xiàn)大多快遞公司人工進(jìn)行分揀,減少物品的損壞率,可以提高分揀效率,減少人工勞動(dòng)。 [6] 產(chǎn)展編輯機(jī)器視覺(jué)的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國(guó)學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開(kāi)始的。當(dāng)時(shí)運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、輪廓線構(gòu)成、對(duì)象建模、匹配等技術(shù),后來(lái)一直在機(jī)器視覺(jué)中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過(guò)程中,采用了自底向上的方法。用邊緣檢測(cè)技術(shù)來(lái)確定輪廓線,用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域,這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述,以便同機(jī)內(nèi)存儲(chǔ)的模型進(jìn)行比較匹配。實(shí)踐表明,只用自底向上的分析太困難,必須同時(shí)采用自頂向下,即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法,運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)對(duì)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。這同言語(yǔ)理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中,A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí),表明用符號(hào)過(guò)程來(lái)解釋輪廓畫(huà)的方法不必求助于諸如二乘法匹配之類的數(shù)值計(jì)算程序。70年代,機(jī)器視覺(jué)形成幾個(gè)重要研究分支:①目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理;②圖像處理和分析的并行算法;③從二維圖像提取三維信息;④序列圖像分析和運(yùn)動(dòng)參量求值;⑤視覺(jué)知識(shí)的表示;⑥視覺(jué)系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)等。
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