一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统。安徽机械视觉监测设备简介

勿将工作距离与物体到像的距离混淆。工作距离是从工业镜头前部到被观察物体之间的距离。而物体到像的距离是 CCD 传感器到物体之间的距离。计算要求的工业镜头焦距时，必须使用工作距离。按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机。按扫描方式划分，可分为行扫描相机（线阵相机）和面扫描相机（面阵相机）两种方式；（面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机），按同步方式划分，可分为普通相机（内同步）和具有外同步功能的相机等。内蒙古自动化视觉监测设备大概费用机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。

光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。机器视觉系统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危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，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，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。

亮度：当选择两种光源的时候，好佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会好大。鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度好小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。

好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生好大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）。北京特殊视觉监测设备推荐咨询

2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元。安徽机械视觉监测设备简介

随着图像技术，电子产品生产加工，自动化设备的普及和厂商竞争日趋激烈，生产厂商迫切需要获得客户消息以针对市场需求开发产品和制定销售策略，在飞速变化的市场竞争中获取竞争优势。行业发展进入买方市场，厂商细分渠道，推行渠道扁平化。目前我国的销售市场已经呈现扁平化的特点，伴随着日益激烈的市场竞争，扁平化的分销趋势在行业的未来发展过程中亦将愈发明显。销售的扁平化将使零售终端位置突出，但也会带来管理的困难和成本的增加。目前行业中已有企业将数码、电脑的相关技术运用到生产线管理领域，改写了全球现行生产线不能同时生产小批量、多品种、各类复杂的历史，解决了数码、电脑行业从前端到后端等各工序在生产过程中管理的“瓶颈”。从古至今，行业服务型发展的过程、进步的过程，从本质上来讲，都是技术更新迭代的一个过程。新的技术，注定会替代旧的技术，从而产生出超出预想的发展动能，**终促进社会的发展。而技术的发展，也是多元化的。安徽机械视觉监测设备简介

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