機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備多重優(yōu)惠【格拉尼視覺科技】

Color檢測(cè)一般而言，從彩色CCD相機(jī)中獲取的圖像都是RGB圖像。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。也就是說(shuō)每一個(gè)像素都由紅（R）綠（G）藍(lán)（B）三個(gè)成分組成，來(lái)表示RGB色彩空間中的一個(gè)點(diǎn)。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會(huì)改變顏色空間中的位置。所以無(wú)論我們?nèi)搜鄹杏X有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因，我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們?nèi)搜鄣母杏X盡可能的與顏色空間中的色差相近。

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)器視覺技術(shù)取代人工，可以提供生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。納米技術(shù)的加工離不開納米精度的測(cè)量技術(shù)和設(shè)備，目前，國(guó)外一些研究機(jī)構(gòu)不僅已在表面輪廓、長(zhǎng)度、基本常數(shù)等測(cè)量上達(dá)到了納米級(jí)，而且還在一維位移和微觀形貌測(cè)量上實(shí)現(xiàn)了0。例如在物流行業(yè)，可以使用機(jī)器視覺技術(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視覺知識(shí)的表示；⑥視覺系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)等。