并可計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼(RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基于象素的算法相比，**提高處理速度。 結果處理和控制 應用程序把返回的結果存入數據庫或用戶指定的位置，并根據結果控制機械部分做相應的運動。 根據識別的結果，存入數據庫進行信息管理。以后可以隨時對信息進行檢索查詢，管理者可以獲知某段時間內流水線的忙閑，為下一步的工作作出安排；可以獲知內布匹的質量情況等等。目的就是使我們人眼的感覺盡可能的與顏色空間中的色差相近。山東使用機器視覺

好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應該能夠產生比較大的對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經驗。 機器視覺應用案例 編輯 在布匹的生產過程中，像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線后面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即“零缺陷”）。廣西濾光片機器視覺代理**提高處理速度。 結果處理和控制 應用程序把返回的結果存入數據庫或用戶指定的位置。

和不用量器的定性或半定量檢測（例如產品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測）。 ⒉機器人視覺：用于指引機器人在大范圍內的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設備上（即料斗揀取問題）。至于小范圍內的操作和行動，還需要借助于觸覺傳感技術。 此外還有： 1自動光學檢查 2 人臉識別 3無人駕駛汽車 4產品質量等級分類 5印刷品質量自動化檢測 6文字識別 7紋理識別 8追蹤定位

***，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統的影響會比較大。 魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度**小。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時，結果圖像應該不會隨之變化。方向性很強的光源，增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性，這不利于后面的特征提取。 光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經驗。

汽車車身檢測系統 英國ROVER汽車公司800系列汽車車身輪廓尺寸精度的100%在線檢測，是機器視覺系統用于工業檢測中的一個較為典型的例子，該系統由62個測量單元組成，每個測量單元包括一臺激光器和一個CCD攝像機，用以檢測車身外殼上288個測量點。汽車車身置于測量框架下，通過軟件校準車身的精確位置。 測量單元的校準將會影響檢測精度，因而受到特別重視。每個激光器/攝像機單元均在離線狀態下經過校準。同時還有一個在離線狀態下用三坐標測量機校準過的校準裝置，可對攝像頂進行在線校準。鏡頭、攝像系統和 圖像處理系統。對于每一個應用。廣西濾光片機器視覺代理

圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。山東使用機器視覺

1． 圖像的內容不是單一的圖像，每塊被測區域存在的雜質的數量、大小、顏色、位置不一定一致。 2． 雜質的形狀難以事先確定。 3． 由于布匹快速運動對光線產生反射，圖像中可能會存在大量的噪聲。 4． 在流水線上，對布匹進行檢測，有實時性的要求。 由于上述原因，圖像識別處理時應采取相應的算法，提取雜質的特征，進行模式識別，實現智能分析。 Color檢測 一般而言，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個 像素都由紅（R）綠（G）藍（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們人眼感覺有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同。山東使用機器視覺