人力成本的不断提升，促使机器视觉产业进一步发展。近年来，各地低工资标准的不断提高，使人工和管理成本成为制造型企业大的成本支出。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉，取代人工来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提率并降低成本，从而实现生产效率的较大化。

近年来，机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处理软件为核心的视觉产品日益完善，爱可信河北，成本也在继续下降，促成了工业视觉水平的加速发展。同时，爱可信，机器视觉与多种技术融合逐步深入，不断提升智能制造自动化水平。而制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步增加，应用领域逐渐扩大，将推动企业加速发展产品功能创新，以满足用户个性化需求。

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，北京爱可信，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。

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。

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，……，爱可信北京，255。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。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。

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