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    CCD视觉检测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。CCD视觉检测是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类,ccd筛选机,但CCD视觉检测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。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。其它的方法还有如边缘追z法、锥体图像数据结构法、标记松弛迭代法、基于知识的分割方法等等。

    一般简单图像的分割,ccd筛选机售价,用灰度阈值分割法就足够了。灰度阈值分割法是一种基本区域的技术,这种方法是把每一个像素的灰度值与一个阈值进行比较,ccd筛选机哪家好,根据CCD视觉检测是否超过该阈值而将该像素归于两类中的一类,其关键在于阈值的计算与选取。目前大部分CCD视觉检测系统都采用LED做为外部光源,实际上当外部光源照明不均匀、有突变噪音或者背景灰度变化比较大时,ccd筛选机电话,整幅图像分割将没有适合的单一阈值,因为单一的阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况。






    CCD视觉检测方案

    一、视觉检测方案背景

      该机器视觉系统是为解决目前车间工人检测太阳能晶片的色差、裂缝以及计数不准确等而造成晶片不合格。本方案只检测太阳能晶片的色差、计数以及晶片上微小的裂缝。

      二、技术概要

      1.计数检测、色差检测

      1.1检测介绍

      计数检测时为了记录在生产线上流过的太阳能电池板的个数。色差检测是为检测晶片颜色的均匀性以及色彩是否有偏差。


    CCD视觉检测系统设计的难点

    物体的运动速度

      如果被测量的物体不是静止的,而是在运动状态,那么一定要考虑运动模糊对图像精度(模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间),这也不是软件能够解决的。

    软件的测量精度

      在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑,按照1/2,而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度,因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。



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