CCD视觉检测应用中图像分割的原理与处理方法?

视觉检测中的图像分割处理:?

图像分割是将图像分成若干部分每一部分对应于某一物体表面在进行分割时?每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。分类的?依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处?理技术的基本方法之一应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。?通常按两种原则进行图像分割一是基于点相关的分割技术即依据各个像素点?的灰度不连续性进行分割二是基于区域相关的分割技术即依据同一区域具有相似?的区域或***特征这一特征寻求不同区域之边界。

机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的***工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，池州水检测试设备，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，水检测试设备哪家好，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

图像的平滑的理论的基础是平滑模板运用模板的处理就是模板操作它是数字图像处理中经常用到的一种运算方式这是一种空间域的平滑法。这种操作的思想是通过一点和周围的几个像素点的运算来去除灰度突然变化的像素点从而滤掉一定的噪音但图像有一定程度的模糊而减少模糊的代价是图像的噪音的平滑的效果差。当然这也取决于噪音本身的特性一般情况下通过选择不同的模板来消除不同的噪音。

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