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。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。机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。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。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。3、需要人眼检测的地方，其检测结果依赖于操作者的疲劳度、责任心和经验等。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。两种常用的物体照明方式是暗场照明和亮场照明。暗场照明从较低角度照明物体，在一个非常平滑如镜面般的物体表面上，反射的光将超出视觉检测设备的视场范围。这样的话，物体表面将呈现黑色，而通过视觉检测设备到的物体表面发光的部分，就对应着表面的缺陷或者划痕。国内机器视觉检测的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低，市场也远远没有饱和。而两场照明是与暗场照明相反，亮场照明是在成像物体上方打光，因此物体反射的光将会处于视觉检测设备的视场范围中。机器视觉检测技术的主要特性即高速、及非接触性，相较于传统检测技术有着的优势。因此，其应用领域已经涵盖了人们生活的方方面面，改良了行业产生模式，极大的提高了生产效率，对行业的发展起到了极大的促进作用。随着人们生活水平的日益提高，对生活质量也有了更高的要求。为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，企业对于产品质量的要求也逐步提升，因而产品包装的质量问题也成为企业关注的问题之一，近而产品的包装检测也成为机器视觉大显身手的领域之一。例如行业包装检测用到的主要设备，包装检测系统便是基于机器视觉技术的光学自动检测设备，可用于校验商品包装上标签的位置及粘贴质量。该设备配置简单、易用，既可以在线检测，也可以脱线检测。虽然食品的制作过程已经实现了高度的自动化，但是食品生产的后包装环节因为来料不易标准化，产品规格的多样性阻碍了全流程自动化的实现。自学习功能强大，可通过观测物体样品自动提取合格标签，并根据生产过程或实际生产环境的不同进行检验，经判断模式检测后判定标签是否合格。同时具有阅读条形码、判断标签相对位置等功能。气门尺寸自动检测设备：本方案采用机器视觉技术路线，运用阴影投射原理测试气门轴向各截面的尺寸。光幕传感器沿气门轴向运动，通过扫描气门外形，获得气门轴向及径向尺寸；使气门转动，可通过光幕传感器获得径向跳动数据；并自动判定是否合格。快速检测设备：此设备为单位专用，综合体现了在机器视觉技术运用领域的娴熟程度：利用机器视觉和激光测试技术，可自动快速地检测的尺寸与外观缺陷，检测指标有16个小项，全部综合在一台设备里进行，检测效率每分钟达到65个，并能自动分装合格品和不合格品。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。)