一般而言，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）藍（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點。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改變顏色空間中的位置。所以無論我們人眼感覺有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因，我們需要將RGB像素轉換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們人眼的感覺盡可能的與顏色空間中的色差相近。根據上面得到的處理圖像，根據需求，在純色背景下檢測雜質色斑，并且要計算出色斑的面積，以確定是否在檢測范圍之內。因此圖像處理軟件要具有分離目標，檢測目標，并且計算出其面積的功能。背向照明是被測物放在光源和攝像機之間。遼寧質量機器視覺技術圖片
亮度：當選擇兩種光源的時候，好佳的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時，可能有三種不好的情況會出現。一，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統的影響會好大。魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度好小。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時，結果圖像應該不會隨之變化。方向性很強的光源，增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性，這不利于后面的特征提取。遼寧質量機器視覺技術圖片好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯。
一個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭）、?相機（包括CCD相機和COMS相機）、圖像處理單元（或圖像捕獲卡）、圖像處理軟件、監視器、通訊 / 輸入輸出單元等。機器視覺檢測系統采用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專心的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格 / 不合格、有 / 無等，實現自動識別功能。
在機器視覺系統中，獲得一張高質量的可處理的圖像是至關重要。系統之所以成功，首先要保證圖像質量好，特征明顯。一個機器視覺項目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質量不好，特征不明顯引起的。要保證好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。對比度：對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應用的照明的好重要的任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產生好大的對比度，從而易于特征的區分。對比度定義為在特征與其周圍的區域之間有足夠的灰度量區別。好的照明應該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。
好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應該能夠產生好大的對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經驗。在布匹的生產過程中，像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線后面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即“零缺陷”）。對布匹質量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。用機器視覺檢測方法可以大提高生產效率和生產的自動化程度。北京自動化機器視覺技術銷售公司
照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素。遼寧質量機器視覺技術圖片
相信大家都知道，目前手機雖然具備一定的遠攝能力，但是因為鏡頭尺寸的問題，長焦端的畫質衰減是比較明顯的，而且在從廣角到長焦端的拍攝中，中間焦段并不是光學變焦而是數碼合成，而圖像技術，電子產品生產加工，自動化設備，效果自然更好。伴隨著制造商不斷向終端用戶的靠攏，渠道分銷商需要精耕細作，在特定的區域市場，通過整合的營銷手段，充分地挖掘銷售的市場潛力，對分銷商進行培育和支持，提高網絡的覆蓋率和滲透率，加強網絡的管理，并利用廣告宣傳及促銷活動等手段來拉動市場，**終達到分銷商主推、終端主推的目的，從而提高市場占比和品牌影響力。目前行業中已有企業將數碼、電腦的相關技術運用到生產線管理領域，改寫了全球現行生產線不能同時生產小批量、多品種、各類復雜的歷史，解決了數碼、電腦行業從前端到后端等各工序在生產過程中管理的“瓶頸”。目前在行業市場之中，存在著大量的“同質化”服務型現象。同樣功能、同樣設計、同樣作用的產品可謂是比比皆是。如果不能做出自己的特點，就很容易在激烈的競爭環境之中，被同行逐步甩在身后，甚至丟掉自己的先發優勢。遼寧質量機器視覺技術圖片
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