图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到较佳效果。过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。食品行业自动化进程的***后一个包装环节的创新，让食品行业对品质要求更加严格标准，并达到高度的一致。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、钠光灯。但是，这些光源的一个较大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。但是不可见光不利于检测系统的操作，且价格较高，所以，目前在实际应用中，仍多用可见光作为光源。在智能制造过程中，机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，***终用于实际检测、测量和控制。实现“中国制造2025”，完成从制造大国向制造强国的转变，智能制造是主攻方向。3、工件在测量前，应先去除毛刺，防止划伤影像测量仪台面或元器件。在智能制造过程中，机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，***终用于实际检测、测量和控制。随着智能制造的愈演愈烈，市场对于机器视觉检测的需求也将逐渐增多。机器视觉检测产业链机器视觉检测在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。实现中国2025智能制造我们责无旁贷，打造制造强国，我们责无旁贷，因为我们誉阵科技就是为了振兴中国机器视觉。这两个分支行业，在***、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的***者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。机器视觉技术在工业在线检测中的应用是近几年来的研究热点之一。机器视觉技术可以大幅降低检测成本,提高产品质量,提高生产速度和效率,因而在工业检测和控制领域得到了广泛应用。本文以机器视觉技术为基础,以图像处理技术和串口通信技术为主要方法,开发出了基于LabVIEW的微型电感器生产装备的在线视觉检测系统。针对微型电感器生产装备在线检测要求,结合机器视觉系统的功能及结构特点,利用图像采集、显示、处理和分析、PLC与PC通信技术,完成了微型电感器生产装备视觉检测系统的设计,包括系统的结构设计、硬件配置、图像处理系统的设计、与PLC实现通信系统的设计等。在系统的硬件配置设计方面,根据实际检测情况的要求,选择了合适的图像采集卡、光学镜头、CCD摄像头和光源,并且合理设计了它们的安装位置,使其可以很好的满足检测要求。图像处理系统软件设计是基于M公司的虚拟仪器软件LabV工EW及图像处理工具包IMAQvlsION开发的,总体上可以分为图像采集、图像处理、图像分析和图像识别几个部分。根据微型电感器在生产过程中容易出现的质量问题,我们用图像处理的方法分别检测了装备的夹具是否夹好电感器、装备的送线机构是否把线送到位,和***终的微型电感器的焊点焊接质量。在设计过程中运用的图像处理方法主要有:计算图像的灰度值、图像噪声去除、图像增强、图像二值化处理、图像的形态分析、图像的模板匹配等。)