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机器视觉技术的应用

  在机器视觉系统中,获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。软件系统之所以成功,首先要保证图像质量好,特征明显。机器视觉项目之所以失败,大部分情况是由于图像质量效果差,特征不明显引起的。要保证高质量的图像,必须要选择一个合适的光源。

  对比度

  机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够明显的灰度量区别,好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

  亮度

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  当选择两种光源的时候,最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时,会出现以下情况:

  1、相机的信噪比不够,由于光源的亮度不够,图像的对比度必然不够,在图像上出现噪声的可能性也随即增大。

  2、光源的亮度不够,必然要加大光圈,从而减小了景深。

  3、当光源的亮度不够的时候,自然光等随机光对系统的影响会最大。

  鲁棒性

  当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时,结果图像效果不会随光亮度而变化。方向性很强的光源,增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性,不利于后面的特征提取。好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显,产生最大的对比度,且对部件的位置变化不敏感。


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