图像处理技术机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。简单而言，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉功能，代替人眼来实现自动化生产中的识别、测量、检测、判断。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。图像的增强图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计图表，与对比度紧密相连。通常，在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵，其矩阵中的元素是位于相应坐标位置的图像灰度值，是离散化的整数，一般取0，1，……，255。但是由于采用的是光学影像技术，因此对工件表面反光提出了很高要求，而工件表面的弧形高度测量的精度还是存在有比较大的局限性。这主要是因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是0~255。另外，人眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可。但是，直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率，反映不出该像素在图像中的二维坐标。因此，不同的图像有可能具有相同的直方图。通过灰度直方图的形状，能判断该图像的清晰度和黑白对比度。如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图象清晰的目的。当前，工业自动化、智能化进入飞速发展阶段，生产过程当中的自动化程度也变得越来越高，各类产品及元器件的大批量生产，面对着高重复性和高精度的检验、生产监视和零件识别工序，传统人工检测已无法达到要求。机器视觉月饼自动包装线随着大众对食品安全的要求越来越高，高标准促使食品生产过程快速迈进了生产自动化、产品信息化、食品包装标准化时代。为提高产品质量和生产效率，机器视觉开始出现并得到大力发展。简单而言，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉功能，代替人眼来实现自动化生产中的识别、测量、检测、判断。典型的工业机器视觉系统有三部分组成：图像采集单元、图像处理与分析单元、控制与执行单元。图像采集单元包含光源、镜头、相机、图像采集卡等。图像获取是机器视觉检测的一步，实际上就是将待测目标的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据，并传送给图像处理单元；图像处理和分析单元的核心为图像处理分析软件。机器视觉在我国从起步发展至今，已超过15年的发展历程，随着工业自动化水平的不断提高，机器视觉已进入高速发展阶段，在效率、速度、精度、稳定性等方面均有大幅提升。它包含图像增强与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等。同时输出目标的质量评判、规格测量等分析结果给控制与执行单元。机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并更大限度地减少对硬件系统的依赖性，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。控制与执行单元包含电传与机械设备。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到上的二维的像来对该物体进行三维理解。对于整个机器视觉系统而言，核心目的就是为了保证产品质量，剔除掉不良品。因此控制与执行单元也就成为机器视觉检测尤为关键的一环，图像分析结果输出至图像界面，或通过电传单元传递给机械单元执行相关操作，如报警、剔除等，或者是通过机械臂直接执行抓举、分拣等动作。东莞市昆田仪器有限公司是***从事尺寸测量和外观缺陷检查仪器研发、生产、销售一体化的高科技企业。机器视觉检测系统检测产品具有直观、友好的用户界面，同时软件预先设计方案简化了机器视觉在工业应用中的配置。昆田仪器作为自动化视觉检测方案提供商，根据客户实际需求进行量身定制，特别是在粉末冶金零件、汽车零配件、精密五金件、电子元器件等领域，应用非常广泛，被诸多行业龙头企业所选用。机器视觉领域的应用还有其他更多，正是因为综用了机器视觉、电子软件、虚拟仪器等技术，让领邦仪器在创新研发上呈现出多样化的特点，检测领域除尺寸外观外，还涉及力学、电学、温度、声学振动、密封性等众多方面。目前，检测设备供应商，正将机器视觉技术广泛应用于制造业各类产品的生产检测上，尤其在尺寸测量及外观缺陷检测上，这一技术已经占据了主流，并仍在不断向纵深方向发展。)