机器视觉的自动检测系统
自动化机器视觉系统
自动化机器视觉系统自动化机器视觉系统（Automated Machine Vision System）是一种基于计算机视觉技术的先进系统，能够实现物体的自动检测、识别和分析。
该系统结合了传感器、图像处理算法和决策系统，以实现对物体的快速而准确的处理。
本文将从系统原理、应用场景和未来发展等方面进行介绍。
1. 系统原理自动化机器视觉系统利用相机或其他光学传感器捕捉物体的图像，并通过图像处理算法对图像进行分析。
系统通常会采用特定的光源和滤波器来改善图像的质量和对比度。
图像处理算法包括图像增强、特征提取和分类等步骤。
最后，通过决策系统对处理结果进行评估和判断，实现对物体的自动化处理。
2. 应用场景自动化机器视觉系统在工业、医疗、农业和安防等领域有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：2.1 工业自动化在工业生产线上，自动化机器视觉系统能够实现对产品的检测、排序和包装等操作。
例如，在电子制造业中，系统可以检测电路板上的缺陷或误焊，以提高产品质量和生产效率。
2.2 医疗影像分析自动化机器视觉系统在医学影像领域也有重要的应用。
通过对医学图像进行处理和分析，系统能够帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，在眼科领域，系统可以检测和定量测量眼底图像中的病变，辅助眼科医生诊断眼部疾病。
2.3 农业智能化自动化机器视觉系统在农业领域有助于实现农业智能化和精准农业。
系统可以识别农田中的杂草和病虫害，并自动施放相应的农药或杀虫剂，提高农作物的产量和质量。
2.4 安防监控在安防领域，自动化机器视觉系统可以用于实现视频监控和事件识别。
系统可以对图像进行实时分析，检测和识别异常行为或危险事件，并及时报警。
这在提升安全性和保护财产方面起到至关重要的作用。
3. 未来发展随着计算机视觉技术的不断发展，自动化机器视觉系统的应用前景非常广阔。
以下是一些可能的未来发展方向：3.1 深度学习和神经网络深度学习和神经网络是近年来在计算机视觉领域中取得突破的技术。
基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统设计
基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统设计自动外观缺陷检测系统是在现代工业制造中起着至关重要的作用。
机器视觉技术的应用使得自动化的外观缺陷检测成为可能，提高了产品质量和生产效率。
本文将详细介绍基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统的设计原理和实施方法。
一、系统设计原理基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统通过摄像头捕捉产品的图像，并利用计算机视觉算法进行分析和处理，最终识别和判断产品是否存在缺陷。
其设计原理如下：1. 图像采集：系统的第一步是通过摄像头采集产品的图像。
摄像头的选择应该考虑产品的尺寸、形状和检测速度等因素。
高分辨率和快速采集速度的摄像头通常能够提供更好的图像质量和检测精度。
2. 图像预处理：采集到的图像往往包含噪声和光线的干扰，因此需要进行预处理。
预处理的主要目标是降低噪声、增强图像的对比度和清晰度。
一些常用的图像预处理方法包括滤波、平滑和直方图均衡化等。
3. 特征提取：在预处理完图像后，需要提取图像中与缺陷相关的特征。
特征提取可以通过各种计算机视觉算法来实现，如边缘检测、角点检测和纹理分析等。
特征提取的目标是将图像中的关键信息提取出来，并用于缺陷检测和分类。
4. 缺陷检测：在特征提取的基础上，使用分类算法来实现缺陷检测。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）等。
这些算法可以根据特征的不同组合进行训练，以实现对不同缺陷类别的识别。
5. 结果判断：根据分类算法的输出结果，判断产品是否存在缺陷。
如果系统检测到缺陷，则需要标记并通知操作员进行处理。
同时，系统还应具备故障检测和故障排除的功能，确保系统的稳定和可靠性。
二、系统实施方法基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统的实施方法涉及到硬件和软件两方面的内容。
具体步骤如下：1. 硬件系统设计：根据产品的特点和生产环境的要求，设计合适的硬件系统。
这包括选择适当的摄像头、光源和图像处理设备等。
还需要考虑摄像头的布置位置和角度，以及光源的类型和亮度调节等。
基于机器视觉的智能工业检测系统设计
基于机器视觉的智能工业检测系统设计一、引言随着人工智能技术的不断发展，基于机器视觉的智能工业检测系统在生产制造领域中的应用日益广泛。
本文将从机器视觉技术的基本原理和应用场景入手，详细介绍基于机器视觉的智能工业检测系统的设计及实现方法。
二、机器视觉技术的基本原理机器视觉技术是指通过摄像机或其他地理感测器采集目标图像，再通过数字图像处理算法进行图像分析和处理，以实现对目标进行识别、测量、检测、跟踪等功能的技术。
机器视觉系统主要包括图像采集、图像处理、图像分析和处理控制四个部分。
三、机器视觉技术在智能工业检测系统中的应用场景1.产品外观检测通过机器视觉系统对产品外观进行拍摄、分析和处理，能够实现对产品形状、颜色、表面光洁度等特征的检测和判断，从而提高产品质量和可靠性。
2.智能质量检测通过机器视觉系统对生产过程中的关键环节进行实时监测和检测，能够实现对生产过程中零部件的缺陷、误差等质量问题进行准确的检测和诊断，从而提高生产效率和稳定性。
3.自动化生产控制通过机器视觉系统对生产流程和环节进行自动化监控和控制，能够实现对生产过程的优化和协调，提高生产效率和整合生产资源的能力。
四、基于机器视觉的智能工业检测系统的设计与实现方法1.方案需求分析需求分析是系统设计的第一步，目的是明确系统的功能和需求，确定系统的技术路线和建设实现方案。
根据场景和应用需求，对系统的功能进行规划和设计。
2.系统技术路线设计技术路线设计是系统设计的关键步骤，需要量化和具体化系统的技术要求和技术路线，设置技术标准和产出要求，采用大数据处理技术和机器学习算法，实现智能检测和控制。
3.系统硬件架构设计硬件架构设计是系统实现的重要环节，需要根据系统的功能和技术路线，确定硬件配置和实现方案，包括图像采集设备、图像处理器、嵌入式控制器和监测输出接口等。
4.系统软件设计软件设计是系统实现的核心部分，需要根据系统的功能和硬件架构，设计和开发软件功能和应用程序，包括图像处理和算法控制代码和界面设计等。
基于机器视觉的智能检测系统设计与实现
基于机器视觉的智能检测系统设计与实现在当今技术不断发展的时代，机器视觉技术越来越成熟，并逐渐渗透到各行各业中。
凭借机器视觉技术的高分辨率、高速度和高精度优势，越来越多的企业开始采用机器视觉来进行生产流程控制和质量检测。
这种趋势给装备制造、产品制造、生产商、质检员等人带来了巨大的好处。
在本文中，我将会探讨一种基于机器视觉的智能检测系统的设计与实现。
一、机器视觉技术介绍机器视觉技术是一种利用数字图像处理和识别技术自动从图片或视频中获取相关信息的技术。
该技术可以识别图像中的目标并提取目标的特征，从而实现基于图像的形态测量、形态比较、二维/三维测量、OCR等多种应用。
利用机器视觉技术可以大大提高工作效率与精度，从而实现生产的质量管理目的。
二、基于机器视觉的智能检测系统设计与实现智能检测系统是一种高度智能化的检测装置，其核心部件是利用机器视觉技术对产品进行实时检测。
基于机器视觉的智能检测系统秉承了机器视觉技术在精度、速度等方面的优点，为产品制造过程中提供了高可靠性的质量控制手段。
下面将具体介绍基于机器视觉的智能检测系统的设计与实现。
1.需求分析首先，需要对该系统的功能进行需求分析。
通常情况下，基于机器视觉的智能检测系统需要具备如下功能：如有产品偏差，检测设备应该发出警告信号；能够识别产品缺陷类型；能够突出产品缺陷并实时报警；可以收集并存储所检测到的数据。
2.硬件选型在进行系统硬件选型时，需考虑出于先验知识的相同要求并增加以下硬件要求：准星器、高品质像素的摄像头、球型关节、移动平台、机器视觉传感器和灯光设备。
3. 仿真设计基于机器视觉的智能检测系统是一种非常复杂的系统，因此，应该在设计和实现前进行仿真验证。
在仿真设计中，可以评估机器视觉处理技术是否可以满足设定的检测要求，也可以仿真出机器视觉处理技术的表现。
4.软件编程软件编程是基于机器视觉的智能检测系统设计的关键环节。
一些重要程序如高级特征提取，分类，检测等程序设计需要进行编程实现。
基于机器视觉的智能巡检系统研究与开发
基于机器视觉的智能巡检系统研究与开发智能巡检系统是一种利用机器视觉技术进行自动巡视和检测的系统，常用于工业生产、交通管理、安全监控等领域。
本文拟以基于机器视觉的智能巡检系统研究与开发为主题，就智能巡检系统的原理、技术和应用进行探讨。
1. 引言智能巡检系统能够通过机器视觉技术实现对目标区域的全面、高效、准确的检测与巡视，突破传统人工巡检的限制，大大提高工作效率和准确性。
本文将对智能巡检系统的研究与开发进行深入探讨。
2. 智能巡检系统的原理智能巡检系统主要依赖于机器视觉技术，通过采集和处理图像或视频数据，实现目标区域的快速、准确识别与检测。
系统主要分为图像采集、图像处理和决策三个模块。
2.1 图像采集图像采集是智能巡检系统的基础，通过摄像头等设备采集目标区域的图像或视频数据。
在采集过程中通常需要考虑光照、角度和距离等因素，并选用合适的传感器和设备。
2.2 图像处理图像处理是智能巡检系统的核心环节，目的是对采集到的图像或视频数据进行预处理、特征提取、目标检测和识别等操作。
常用的图像处理技术包括边缘检测、图像增强、目标跟踪和模式识别等。
2.3 决策决策是智能巡检系统的最终目标，通过对处理后的图像进行分析和比对，系统能够找出目标区域中的异常情况、缺陷或故障，并根据预设的规则或算法进行决策和警报。
3. 智能巡检系统的技术应用智能巡检系统在工业生产、交通管理、安全监控等领域具有广泛的应用价值。
3.1 工业生产领域智能巡检系统可以应用于工厂的生产线巡检，对产品的质量、外观等进行实时监测和检测，大大提高生产效率和产品质量。
同时，在危险环境下，智能巡检系统可以取代人工巡检，减少人员伤亡风险。
3.2 交通管理领域智能巡检系统可以应用于交通监控中，对路面的交通流量、道路堵塞等情况进行实时监测和分析，通过优化交通信号灯等措施来提高交通效率和减少交通事故的发生。
3.3 安全监控领域智能巡检系统可以用于安全监控，对公共场所进行实时巡视和检测，如机场、车站、商场等。
基于机器视觉的自动检测和分拣系统设计
基于机器视觉的自动检测和分拣系统设计随着科技的不断发展，机器视觉技术在生产领域被越来越广泛地运用，成为提高生产效率、降低劳动力成本的重要手段。
本文针对制造业中的自动检测和分拣系统，探讨基于机器视觉的设计方案，以期帮助生产企业提高产品质量和生产效率。
一、机器视觉的基本原理机器视觉是一种通过计算机来模拟人类视觉进行物体识别、分类、目标跟踪和图像分析的技术。
它基于数字视觉和图像处理技术进行数据的采集、处理、分析和处理，在应用中广泛运用到计算机科学、电子工程、数学、物理等多个领域。
机器视觉的基本原理是模仿人类眼睛的视觉感知系统。
它通过感光设备采集输入图像，并通过数字信号处理技术对图像进行数字化和处理，从而获取图像的特定特征和模式。
基于这些特征和模式，机器视觉系统能够通过预先定义的算法和程序进行图像分析、目标检测和分类，实现自动识别和分析的目标。
二、基于机器视觉的自动检测和分拣系统设计方案在制造业生产过程中，目前存在大量工人进行产品检测和分拣的情况，这不仅劳动密集、费时费力，而且由于人的疲劳和误判等因素，使得产品质量难以保证。
因此，基于机器视觉技术的自动检测和分拣系统逐渐受到生产企业的关注。
1.系统结构设计基于机器视觉的自动检测和分拣系统由图像采集、图像处理、分类分割、目标识别、判定和控制等多个模块组成。
其中，图像采集模块负责从生产线的传感器或摄像头中接收原始数据，图像处理模块将原始数据进行数字化和处理，提取有用的图像信息，分类分割模块负责对图像中的特征进行分类和提取，目标识别模块负责对目标进行模式识别和分类，判定和控制模块负责对识别结果进行分析、评估和上报。
2.算法设计为了实现自动检测和分拣的功能，基于机器视觉的系统需要使用一些特定的算法和程序。
例如，图像处理可以采用数字滤波、彩色空间转换、边缘检测等技术；分类分割可采用像素级分割、区域分割等算法；目标识别则可以使用标准模板匹配、形态学分析等算法；最后判定和控制则需采用逻辑或模糊控制算法来进行。
基于机器视觉的产品质量检测系统开发教程
基于机器视觉的产品质量检测系统开发教程随着制造业的不断发展，产品质量的要求也越来越高。
为了提高生产效率和产品质量，许多企业开始采用基于机器视觉的产品质量检测系统。
本文将介绍如何开发一套基于机器视觉的产品质量检测系统。
一、搭建机器视觉硬件平台在开始开发之前，我们需要先搭建一个机器视觉硬件平台。
这个平台包括一个相机和一台计算机。
相机用于采集产品图像数据，计算机用于处理和分析图像数据。
选择合适的相机和计算机是非常重要的，因为它们直接影响到系统的性能和准确度。
1. 选择相机：选择一款高分辨率、高采样率的工业相机。
相机的分辨率决定了可以捕捉到的细节，采样率决定了相机可以采集到的图像的频率。
2. 选择计算机：选择一台性能强大的计算机，以确保系统能够快速处理和分析大量的图像数据。
计算机的处理器和内存大小是关键因素，选择具有高性能的处理器和足够的内存的计算机。
二、图像采集与预处理在进行产品质量检测之前，我们首先需要采集产品的图像数据，并对图像进行预处理。
图像采集是通过相机将产品实时拍摄下来，而图像预处理则是对采集到的图像进行降噪、滤波、增强等操作，以消除噪声和增强图像的对比度。
1. 图像采集：通过相机采集产品的图像数据。
可以使用相机的软件开发包（SDK）来实现图像采集功能。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理。
常用的图像预处理技术包括降噪、滤波、增强等。
可以使用图像处理库（如OpenCV）来实现图像预处理功能。
三、特征提取与模式匹配特征提取和模式匹配是产品质量检测的核心步骤。
通过对图像进行特征提取和模式匹配，我们可以判断产品是否符合质量标准。
1. 特征提取：通过图像处理算法提取产品图像中的特征。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
可以使用图像处理库（如OpenCV）提供的函数来实现特征提取功能。
2. 模式匹配：将提取到的特征与预先定义好的模式进行匹配。
可以使用模式匹配算法（如模板匹配、特征匹配）来实现模式匹配功能。
基于机器视觉的自动检测系统设计与实现研究
基于机器视觉的自动检测系统设计与实现研究一、研究背景随着制造业和质量控制领域的不断发展，对于自动化检测和质量控制的需求也越来越高。
在传统的质量控制方法中，需要人工进行检测和判断，不仅效率低下，而且还存在较大的误差。
而基于机器视觉的自动检测系统可以利用计算机进行图像分析和处理，实现对物体的自动检测和识别，大大提高了检测效率和准确性。
二、机器视觉技术的原理和应用机器视觉技术是一种利用计算机对图像进行分析、处理和识别的技术。
其原理是通过摄像头等设备获取目标物体的图像或视频，并对其进行数字信号转换和处理，提取出物体的特征、形状、大小等信息，最后通过算法进行识别和分类。
机器视觉技术的应用非常广泛，如物体检测、轮廓识别、色彩分析、表面缺陷检测等。
在制造业领域，机器视觉技术也被广泛应用于自动化检测和质量控制中。
三、自动检测系统设计的流程和关键技术自动检测系统的设计流程包括图像采集、图像预处理、特征提取和识别分类四个主要步骤。
其中，图像采集是获取待检测物体的图像或视频；图像预处理是对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，使其更适合进行特征提取；特征提取是基于采集到的图像提取出物体的特征信息；识别分类是将物体进行分类。
在自动检测系统的设计和实现中，需要掌握一些关键技术。
首先是图像的采集和处理技术，包括摄像头的选型与部署、图像传输和存储等。
其次是图像处理算法的研究和应用，如二值化、轮廓提取、形状匹配等。
接下来是特征分类算法的研究和应用，如神经网络、支持向量机、决策树等。
四、自动检测系统的实现和应用案例自动化检测和质量控制是机器视觉技术的重要应用之一。
一些企业和机构已经开始利用这一技术来优化生产流程和提高检测效率。
例如，某汽车零部件制造企业采用机器视觉技术对液晶板进行表面缺陷检测，检测效率提高了30%以上，同时还减少了人工误检的情况。
另外，机器视觉技术的应用还可以拓展到其他领域，如医疗卫生、安防监控、智能家居等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于机器视觉的自动检测系统摘要人们自从一开始，就试图让事情自动的完成，从而使之变得更舒适，更精确，速度更快，科技进步从人工到机器，从机器到自动化不断发展，未来的产品将是基于视觉的应用，机器视觉集成电路系统与计算机软件系统来仿真人类功能，本文将介绍目前关于基于机器视觉检测系统的研究，用一台电脑和一个照相机来代替人工检测系统。
这个照相机安装在传送带上，主要目的是用来检测缺陷而且不用复杂的过滤器如边缘增强处理、纠错处理等，是一个非常简单的技术的扩充了。
由于目标在传送带上的因素也要考虑，用边缘处理与纠错处理等过滤器可以得到更好的结果，但消耗了大量时间，本文所讨论的检测在像素级，它检测大小形状颜色和像素，我们已经将它扩展到了五种应用，并且结果已经达到了理想的精度。
1.简介基于机器视觉的系统几乎已经延伸到全世界工业的所有部门。
以前，检测模块是消耗时间的过程。
而且目前有成百上千的应用，并且有许多应用已经被一天天改进了。
有两种典型的机器识别应用，一种是基于个人计算机，另一种是基于智能相机，在表格中对两种做出了对比，我们已经完善了基于计算机的机器识别系统已实现更好的适应性，具有更多的功能选择和更强的性能表现。
虽然这个系统不精细并且需要计算机技术，但软件和GUI已经非常简单的人性化。
下面是基于计算机与智能相机的比较传送带是用来传送物体，使目标从相机下面经过的。
相机与一台电脑相连，系统提取轮廓并处理数据。
机械部分是用铝做的传送带，非常轻并可以装在口袋中。
两个电机，一个直流电机用来带动传动带，和另一个步进电机用来驱动操作装置。
电子部分由电源电路和并行端口与电脑相连。
软件是基于图像处理技术的，不是像复杂的计算过程，花更少的时间并得到更精确的。
系统根据不同的大小、形状、颜色和维数将它们分开。
物体的颜色大小形状，这三种特征是人们区分物体的标准，区域又是另一个因素，计算机在未告知的情况下就不知道怎么去做，轮廓将被计算机以数据矩阵的形式拾取，一系列特殊的数据组可以描述一件物体区域。
物体的长度和宽度国样可以用一个固定的距离和像素比率解出来。
一但计算机接收到特定的命令之后就通过并行端口驱动步进电机。
操作杆指挥各种相应的文件以及文件路径。
这个简单的操作可以用自动化机器手和操作盘来代替完成。
这种技术已经扩展到一系列的应用，比如子弹、电阻器、容器、芯片、香烟等。
例如子弹可以用它们的大小加以区分，电阻器和容器可以用它们丢失部分来区分，芯片用它们的形状来区分，香烟等用它们的大小和颜色来区分。
2.主体铝板可以被折叠来传送带挡板和主体机座。
两个滚动体以及轴承座来承受传动带的旋转。
一边与驱动传动带的DC电机连接，传动带固定在滚动体上，需施加足够的足够的预紧力。
在传动带下的的一个隔间用来固定电路系统，这个系统可以帮助安全传输。
2.1相机固定L字形的固定架安装在传动带的中间，在上30厘米处固定照相机。
通过调整传动带区域来调整照相机的相对位置。
2.2喂料盘喂料盘安装在传送带的尾端，两个操作杆可以根据检测物体的大小来做出相应的调整，喂料盘与水平线成30度夹角方便物体滑入传送带。
2.3出料盘有两个出料盘安装在传送带的另一侧，出料盘都由折叠的铝板制成，折叠部分用作挡板。
出料盘体积很小与水平线成50度夹角，方便物体从传送带落入出料盘。
2.4操纵杆一个步进电机安装在靠近出料口，操纵杆安装在步进电机的顶部，根据情况控制步进电机正转或者反转，当操纵杆向右时，物体落入右边的出料盘，当向左时，物体落入左边的副出料盘。
3电子控制这个系统包括两个电动机，一个是12V，1.2AMP的直流电动机驱动传送带，另一个是6V，1.2AMP的步进电动机，用于驱动操纵杆。
电路系统和电源安装在传送带里面，并与传送带绝缘。
蜗轮与12V直流电动机绝缘，这个电动机可以提供5KG 的提升力，电动机由L-298 IC驱动。
L-298 IC有三个引角，一个用于控制电动机的启动，另两个控制电动机的方向和理想电压。
控制电动机启动的引角由软件控制。
为了驱动步进电动机，四个晶体管用作开关而不是用集成电路，通过周期性的打开或者关闭这些开关来控制步进电机的运转，由计算机软件发出控制脉冲。
4计算机接口数码相机和步进电机与计算机连接图1.系统图解4.1计算机接口一个模拟相机组建801C通过电视调节卡与计算机相连，软件实现计算机与相机的信息传递。
用Visual Basic编制相应的程序。
这个程序将用到X控件文件“VIDEO.OCX”，这个控件自动的添加显卡驱动。
步进电机接口步进电机与计算机通过并行端口连接，74LS240是用来保护并行端口不受回流的干扰。
脉冲是通过软件发出的，为了在windows XP中控制并行端口要用到一个动态连接库文件“inpout32.dll”。
这个文件放在系统文件夹system32。
用“inp”来读取端口数据用“out”向端口发送数据。
5方法程序运行环境是Visual Basic，这个程序编制起来比较简单，容易理解，而且是可视化的图形界面接口，其他语言像Turbo C, Visual C和Matlab。
Turbo C没有友好的GUI，visual C不仅可以编制复杂的程序，界面也十分友好。
Matlab非常简单，界面非常友好，但速度非常慢。
VB的唯一缺点就是比VC慢，程序部分分为以下几个步骤。
5.1视频获取编制程序的第一步就是获取视频信息，控件文件“video.ocx”放在系统文件夹system32中，这给Visual Basic环境提供相应部件，这个文件自动的与视频设备和显卡相连，“videocapture1.capture = true”启动视频，另外video.ocx也提供向资源解决方案格式高度，宽度的选择。
5.2视频文件转换成数组一旦视频被获取了下一步就是将视频文件转换成数组，以便用于计算和应用过滤器。
引入组件的是用于以下目的。
用“kernel32”中的“RtlMoveMemory”命令得到数据。
数据包括红绿蓝（RGB）三种像素数据，RGB值以一组一维数列存放，而这个矩阵用三维数组存放红绿蓝完整的像素数据。
用这三种颜色形成灰色区域：灰色= (0.3 *蓝色) + (0.59 *绿色) + (0.11 * 红色)视频用160*120的矩阵解出来，所有的计算和过滤器都必须在矩阵中完成。
5.3图像质量提高灰度矩阵其实是量化形式的图像，如果计算精确，则处理的图像越清楚。
主在这个项目要用到两个技术，一个是条形图分析，另一个是阈值分析。
5.3.1条形图分析一组条形图用来分析图像的灰度值和像素值。
条形图可以了解图形是否太黑或者太亮或者对比度太强，用图形图分析方法可以把像的达赖到很高的质量。
5.3.2阈值设置阈值是用来区分图像背景和物体的一系列灰度值，用这种技术图像就转换成了01图。
5.4缺陷检测一个特定的物体可以用它的形状大小颜色维数加以区分。
5.4.1粒子测量为了根据物体的大小颜色灰度值加区分，要用到粒子测量，开始传送带上没有任何东西。
这时给图像的值为0。
表示没有任何东西在传送带上，如果白色的物体放在传送带上，这时给图像的值接近255。
这就意味着可以用一系列的像素值来描述白色的物体和黑色的背景。
如果我们在编制程序时要用到区分子0和1的阈值，一旦得到一系列的1矩阵，这个区域叫着一个“团”，这些团的个数就是我们所要数的物体的个数。
因为如果一个物体的大小比较小但具有相同的颜色，那么像素的数量将少于原始总和，如果一个物体的大小大于它的像素总和，这结果将大于理想结果。
通过这种方法，我们可以区分物体的大小。
如图2左：大小= 6 像素，长度= 2 像素，宽度= 3 像素右：大小= 12 像素，长度= 3像素，宽度= 4 像素图2。
同样的形状但不同的大小5.4.2维数比较。
一个物体不同的形状但还是有可能有相同的像素值，假设存在一个白色立方体或者有一百个像素值，那么先前的程序将无法区分这样两个物体，为了解决这个问题，我们要引入物体的维数，首先把物体的维数输入到软件中，比如一个立方体有十个像素长十个像素宽，所以软件将不仅检查像素总量，它同样要检查图像的维数，显然，矩形不能满足长宽高的标准，通过这种方法，物体的不同形状就可以加以区分。
左：大小= 6 像素，长度= 2 像素，宽度= 3 像素右：大小= 6 像素，长度= 1像素，宽度= 6像素图3：不同的形状但有相同的像素总量5.4.3颜色比较。
有相同的大小相同的形状但颜色不同的可能同样是有的，前两个程序满足它的大小要求，但物体总是有缺陷的，这就是为什么要考虑颜色的原因，像红色物体，它的红色像素值就比通常要高一些，所以如果某一个物体的红色像素值高于我们给定的阈值，那么就可以认为这个物体是红色的，对于其它颜色也是一样的，通过这些颜色就可以将不同的物体区分开来，5.4.4维数计算.系统将同样物体的长度和宽度,假设一张图有10000个像素点，也就是说有100个长，100个宽。
图像的长度为10cm ，宽度为10cm。
所以我们就可以找到像素与真实长度之间的关系。
即10个像素就代表1cm。
图4为一个30X100像素大小的黄色物体下面是程序流程图程序首先用粒子测量，之后的程序提供了两个选择，如果要检查物体的颜色程序就完成循环2。
完成维数检查后再用循环1完成颜色检查。
循环路线选择由用户做出选择。
5.5可视化用户界面程序的CUI界面非常友好，图6为算法在子弹上的一种应用，“Color”给出子弹经过相机下时的颜色，“Object”给出所以检测物体的类型。
输出为所接收物体的总数。
如果一个带有缺陷的物体经过照相机，这时要引入4个按钮，在运行时由用户做出选择。
6结果我们已经检测过像子弹、芯片、香烟等物体，通过颜色大小检测的检测取代传统的过滤器、边缘检查等算法，这种方法不仅具有速度快的特点，而且还消耗更少的内存。
最重要的一点是具有更高的精度。
7.结论程序精简，计算量小GUI简单，整个过程效率高、速度快。
这个程序可以非常容易的移植到其它物体。
包括新的物休，所用到的数据库也非常简单，也不很消耗时间。
这个实体做出来了之后很小巧、容易调节。
这个过程比现存的技术更简单。
整个过程是自动的，不需要人工操作。
准确度达95%。
7.参考文献[1]Rafael C. Gonzalez, “Digital Image Processing.[2]John C. Russ, “The Image Processing Handbook”.[3]Kenneth R. Castleman, “Digital Image Processing”.[4]Al Bovik, “Handbook of Image and Video Processing”.[5] K. Mikolajczk, A. Zisserman and C. Schmid“Shaperecognition with edge-based 别features”. In British MachineVision Conference, September 2003[6]R. Krishnan, “Electric Motor Drives: Modeling, Analysis,and Control”.[7] F. Rothganger, S. Lazebnik, C. Schmid and J. Ponce. “Segmenting, modeling andmatching video clips containingmultiple moving objects”.IEEE Conference on ComputerVision, 2004.[8]David Benson, “EASY STEP'n, An Introduc tion toStepper Motors for theExperimenter from Square 1Electronics”。