在机器视觉系统中,视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法,它通常包括图像增强、图像的数据编码和图像传输、数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。后通过出瓶星轮对存在缺陷的不良品经过剔瓶装置自动剔除,不良品分为外观不良品和内容不良品,合格品继续流入后端工序。经过这些图像处理后,这些输出图像的质量有了相当程度的改善,这样的处理,不仅改善了图像的视觉效果,而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。线面针对机器视觉系统的图像处理技术,进行的讲解。
首先就是机器视觉系统的图像增强,图像的增强用于调整图像的对比度,饱和度等质量指标,突出图像中的重要细节,从而改善人的视觉感受和实际感知的图像质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强,从多方面多角度增强图像的现实效果和显示质量。
反映图像质量的一种工具叫做灰度直方图这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特表,这种图表所表示的参数,与对比度紧密相连,是反应图片质量的重要指标。
一般情况下,在计算机中表示的一幅二维数字的图像,可表示为一个数字矩阵,其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值,这个灰度值是离散化的整数,一般取0,1,……,255。这些离散的数据。
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