机器视觉基本介绍
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
机器视觉工作原理
机器视觉工作原理机器视觉是一门涵盖图像处理、模式识别、计算机视觉、机器学习等多学科交叉的技术领域。
它通过模仿人类视觉系统，利用计算机和相应的硬件设备，实现对图像和视频进行感知、分析和理解的过程。
本文将详细介绍机器视觉的工作原理。
一、图像采集机器视觉的首要任务是从外部环境中获取图像信息。
常用的图像采集设备包括摄像机、扫描仪、摄像头等。
在采集图像时，设备会将光学信号转换为电信号，并经过模数转换器转化为数字信号。
二、图像预处理由于采集到的图像可能存在噪声、光照变化等问题，需要进行预处理来提高图像质量。
图像预处理的主要任务包括去噪、增强、调整图像尺寸等。
去噪可以通过滤波器进行，增强则可以通过改变对比度、亮度等来实现。
三、特征提取特征提取是机器视觉中的核心环节，它通过分析图像中的关键特征，将其转化为计算机可识别的形式。
在图像处理领域，常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。
这些算法可以在图像中找到目标物体的形状、纹理、颜色等特征。
四、目标检测与识别目标检测是指在图像中找到感兴趣的目标并标记出来，而目标识别则是将检测到的目标与已知的目标进行匹配，从而确定它们的类别。
常用的目标检测与识别方法包括模板匹配、神经网络、机器学习等。
这些方法可以根据已有的数据对目标进行分类和识别。
五、目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中实时追踪目标的位置和运动。
通过对前后帧图像的比较和分析，能够准确地追踪目标物体的移动、变形等。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、MeanShift等。
六、决策与控制通过前面的步骤，机器视觉系统已经获取了目标物体的特征和位置信息。
接下来，根据预先设定的策略，决策系统会根据分析结果做出相应的决策，并传递给控制系统。
控制系统可以通过执行机械动作、控制输出信号等方式实现对目标物体的操控。
七、应用领域机器视觉技术在众多领域都有广泛应用，包括工业制造、无人驾驶、医疗影像、物体识别、安防监控等。
机器视觉在电力设备检测中的应用
机器视觉在电力设备检测中的应用第一章机器视觉技术介绍机器视觉是一种视觉感知技术，是利用摄像机、计算机和数字信号处理技术等先进技术来实现自动化检测和测量，以及对工作过程和结果进行精确的控制和记录。
机器视觉系统通常包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等核心部分，是一种非常成熟的技术，在制造、物流、医疗等许多领域已得到广泛应用。
第二章电力设备检测中的应用机器视觉技术在电力设备检测中的应用越来越广泛，主要包括以下三个方面：1. 电力线路设备的巡检和维护传统的电力线路检测需要人工巡检，工作量大，难以保证检测结果的准确性。
而机器视觉系统可以利用高分辨率摄像机对电力线路的铁塔、导线、绝缘子等进行自动化检测，利用不同颜色和纹理等特征来区分正常部位和异常部位，提高了检测的准确性和效率。
2. 电力变电设备的缺陷检测电力变电设备包括变压器、开关柜、电容器等，其内部的缺陷常常会导致重大事故。
传统的检测方法需要人工拆卸设备，影响生产，而机器视觉技术可以利用高分辨率摄像机、红外热像仪等手段对设备的内部进行无损检测，从而提高了检测效率和准确性。
3. 电力架空线路施工质量检测架空线路的施工质量直接关系到整个电网的安全和稳定性。
传统的施工质量检测方式需要人工进行，存在检测不全面、检测结果难以保证准确等问题。
而机器视觉技术可以利用高分辨率摄像机对架空线路进行自动化检测，利用形态、颜色、纹理等特征来区分不同类型的构件和施工质量，从而提高了检测的准确性和效率。
第三章机器视觉在电力设备检测中的优势机器视觉技术在电力设备检测中具有以下优势：1. 高效性：机器视觉系统可以实现自动化检测和测量，大大提高了检测效率。
2. 精度高：利用机器视觉技术可以对电力设备进行精确的检测和测量，保证了检测结果的准确性。
3. 无损检测：机器视觉技术可以对电力设备进行无损检测，避免了传统的检测方法对设备的损坏。
4. 实时监测：机器视觉系统可以实时监测电力设备的运行状态，及时发现设备的故障和缺陷，保证了电力设备的安全和稳定性。
机器视觉基础
机器视觉基础机器视觉是一种让计算机系统具备解释和理解图像或视频的能力的技术。
它模拟了人类视觉系统的工作方式，通过摄像头或其他传感器捕获图像，并对图像进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。
机器视觉技术已经在各个领域得到广泛应用，包括工业自动化、医疗诊断、安防监控、无人驾驶等。
在机器视觉的基础上，计算机系统可以实现识别和分类图像中的物体、人脸或文字，检测图像中的运动物体，测量物体的尺寸和形状，甚至实现对图像内容的理解和推理。
这些功能的实现离不开图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等技术的支持。
图像处理是机器视觉的基础，它包括对图像进行预处理、特征提取和特征匹配等步骤。
预处理是为了提高图像质量，包括去噪、锐化、增强对比度等操作；特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、纹理、颜色等；特征匹配是指将提取出的特征与已知的模式进行对比，从而实现对图像内容的识别和分类。
模式识别是机器视觉的核心技术之一，它是通过对图像中的特征进行分类和识别，从而实现对图像内容的理解。
模式识别包括监督学习和无监督学习两种方式。
监督学习是在已知样本的基础上进行训练，从而建立起分类器或识别器；无监督学习则是在没有标注样本的情况下进行特征聚类和模式识别。
机器学习是机器视觉的另一个重要支撑技术，它是指通过对大量数据进行学习和训练，从而实现对图像内容的自动识别和分类。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。
监督学习是在已知标注数据的基础上进行模型训练，无监督学习则是在没有标注数据的情况下进行模式发现，强化学习则是通过与环境的交互学习来获得最优策略。
人工智能是机器视觉的终极目标，它是指让计算机系统具备类似于人类的智能和思维能力。
人工智能技术包括知识表示、推理推断、自然语言处理等多个方向，通过结合机器视觉技术，可以实现对图像内容的高级理解和智能决策。
总的来说，机器视觉基础是机器视觉技术发展的基石，它包括图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等多个方向。
机器视觉介绍
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3.3 光圈
光圈：镜头中可以改变中间孔大小的机械装置。 图像的成像照度与光圈的直径D的平方成正比，于镜 头的焦距成反比，D/f被称为镜头的相对通光孔径，他的 倒数f/D就被成为光圈数，也叫F数，如果镜头的相对孔径 是1:2，那么他的光圈就是； 相对孔径越小，则光圈数越大，在单位时间内的通光 量也越大。
性能 寿命（kh）
响应速度 亮度 特性
白炽灯
氙灯
LED光源
5-7
约1-3
60-100
慢
慢
快
较亮
亮
可调
发热严重、寿命短 、易老化、能 量转换率低
价格便宜、照明面 积大、光谱分 布不均匀、寿 命短
寿命长、相应速 度快、几乎无 老化、功耗小 、发热小
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4.1 照明方式
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4.2 照明方式
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4.3 照明方式
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1.5 工业相机-像素时钟/最大行频/最大帧率
➢ 像素时钟：CCD中像素输出的节拍； ➢ 最大行频：线阵相机每秒钟能够输出的最大行数； ➢ 最大帧率：面阵相机每秒钟能够采集并输出的最大帧数；
像素时钟越高最大行频或者帧率越高，但是噪声也会加大， 影响低照度环境下的性能
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2 如何选择合适的工业相机
机器视觉介绍
引言 机器视觉介绍
机器视觉
处理速度快 检测精度高 非接触测量
自动化设备 汽车工业 消费品 电子产品 食品饮料/包装 医药行业
……
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1 工业相机-概述
工业相机 用于获取图像
传感器选择
CCD CMOS
传感器结构
面阵相机 线阵相机
输出信号
数字相机 模拟相机
图像
机器视觉技术原理
机器视觉技术原理
机器视觉技术是一种利用计算机视觉和图像处理技术，使计算机能够模拟和理解人类视觉系统的能力。
其原理基于以下几个核心步骤：
1. 图像获取：机器视觉系统首先需要获取待处理的图像或视频。
这可以通过相机、摄像机或其他图像传感器来实现。
2. 图像预处理：在对图像进行进一步分析之前，通常需要进行预处理步骤。
这包括图像去噪、增强对比度、调整颜色平衡等操作，以提高后续处理的效果。
3. 特征提取：在特征提取阶段，机器视觉系统会从图像中提取出代表目标或感兴趣区域的关键特征。
这些特征可以是边缘、角点、纹理、颜色、形状等。
4. 特征匹配：特征匹配是将提取的特征与已知的模板或数据库中的特征进行比对的过程。
通过比对，机器视觉系统可以确定目标的位置、识别物体等。
5. 目标检测和识别：在目标检测和识别阶段，机器视觉系统可以根据先前提取的特征和模型，对图像中的物体进行检测、分类和识别。
这可能涉及使用机器学习算法。
6. 决策和输出：最后，机器视觉系统会根据分析结果做出决策，并将结果以可视化形式或其他方式输出，如标记目标位置、显示识别结果等。
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机器视觉技术介绍
机器视觉技术介绍机器视觉技术是一种通过计算机视觉和图像处理算法实现的人工智能领域之一的技术，其主要应用于识别、测量、判断、定位和分析对象或场景等多个领域。
它不仅广泛应用于传统制造业，还渗透到了智能制造、智慧城市、智能医疗等领域。
下面，我们将对机器视觉技术进行详细的介绍。
一、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种基于数字图像处理、模式识别和计算机视觉的技术，旨在实现智能化和自动化检测。
它能够通过感知和推理识别物体、测量距离和大小、检测缺陷和错误等。
机器视觉具有实时、高速、精度高、稳定、可靠、非接触等特点，广泛应用于制造业、医疗、交通、安防等领域。
二、机器视觉技术的应用领域1. 制造业机器视觉在制造业中的应用占据相当重要的位置。
它能够通过图像处理算法实现产品零部件的自动识别、特征提取、拍照对比等操作，从而减少人力成本，提高生产效率和产品质量。
比如，在汽车生产过程中，机器视觉技术可以对车身零部件进行检验，在不影响生产效率的情况下保证零件的准确性。
2. 医疗领域医疗领域是机器视觉技术的另一个重要领域。
它可以帮助医生快速找到疾病病灶部位，如癌变组织等。
同时，机器视觉技术还可以帮助医生完成手术操作，精确到毫米级别的定位，有助于提高手术效率和成功率。
3. 交通领域在交通管理领域，机器视觉可以通过识别车牌号码，实时预警或收集违规信息。
在公共交通中，机器视觉在车站、车辆、售票点等地点方面的应用也越来越广泛。
4. 安防领域安防领域是机器视觉技术的另一个热门应用领域。
借助计算机视觉算法，机器视觉可以有效地帮助安防人员实时掌握监控画面中的情况。
如果监控画面中有可疑人员出现，系统可以自动进行报警。
三、机器视觉技术的研究方向1. 机器视觉的多传感器融合技术研究。
通过整合多个不同的传感器，以达到更明确、准确的精度。
2. 机器学习与模式识别算法研究。
现在越来越多的机器视觉技术采用深度学习和人工智能技术，以实现更为智能化的系统。
3. 实时数据采集与处理技术研究。
2024 机器视觉与工程专业介绍
2024 机器视觉与工程专业介绍机器视觉与工程专业是一门涉及计算机科学、图像处理、模式识别和工程技术的新兴学科。
它的目标是通过计算机视觉技术，使计算机能够像人类一样感知和理解视觉信息，从而实现自动化和智能化的视觉任务。
机器视觉与工程专业涉及的主要内容包括图像获取、图像处理和图像分析。
图像获取是指利用各种传感器和设备获取视觉信息的过程，如摄像头、雷达等。
图像处理是指对获取到的图像进行数字化、增强、降噪等操作，以改善图像质量。
图像分析是指将经过处理的图像进行特征提取、模式识别和目标检测等操作，以获取图像中的有用信息。
机器视觉与工程专业的应用非常广泛。
在工业领域，它可以应用于自动化生产线上的质量检测、机器人导航和自动驾驶等任务；在医疗领域，它可以应用于医学图像分析和医疗影像诊断；在安防领域，它可以应用于视频监控和行为识别等任务。
此外，机器视觉与工程专业还可以应用于智能交通、虚拟现实、无人机等领域。
学习机器视觉与工程专业需要具备一定的数学、计算机科学和工程技术基础。
在课程设置上，通常包括数字图像处理、模式识别、计算机视觉、机器学习等专业课程。
学生还需要进行一定的实践项目，如图像处理算法的实现和实验、图像分析系统的设计和开发等。
机器视觉与工程专业毕业生的就业前景广阔。
目前，随着人工智能技术的快速发展，对于具备机器视觉与工程专业知识和技能的人才需求日益增加。
毕业生可以在各类科技企业、制造业、医疗机构、公安部门等单位就业，从事图像处理、模式识别、算法开发、系统设计等工作。
同时，他们还可以选择继续深造，攻读相关领域的硕士或博士学位。
总之，机器视觉与工程专业是一门前景广阔且极富挑战性的学科。
通过学习和研究这门专业，学生将能够掌握先进的图像处理和模式识别技术，为实现自动化和智能化的视觉任务做出贡献。
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机器视觉基本概念2018.1.29机器视觉系统作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。
它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
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。
可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
是用于生产、装配或包装的有价值的机制。
它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。
照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
光源可分为可见光和不可见光。
常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
可见光的缺点是光能不能保持稳定。
如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。
另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。
照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。
其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。
前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。
结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。
频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
镜头FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变视觉检测中如何确定镜头的焦距为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：·视野- 被成像区域的大小。
·工作距离(WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。
· CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。
·这些因素必须采取一致的方式对待。
如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的CCD 规格，等等。
如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，最后再转换为毫米。
参考如下例子：有一台1/3” C 型安装的CDD 摄像机（水平方向为4.8 毫米）。
物体到镜头前部的距离为12”（305 毫米）。
视野或物体的尺寸为2.5”（64 毫米）。
换算系数为1” = 25.4 毫米（经过圆整）。
FL = 4.8 毫米x 305 毫米/ 64 毫米FL = 1464 毫米/ 64 毫米FL = 按23 毫米镜头的要求FL = 0.19” x 12” / 2.5”FL = 2.28” / 2.5”FL = 0.912” x 25.4 毫米/inchFL = 按23 毫米镜头的要求注：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，必须使用工作距离相机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：线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。
图像采集图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。
图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。
有些采集卡有内置的多路开关。
例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。
有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。
以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。
由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以视觉处理器用的较少了。
机器选型在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。
系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显，。
一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。
要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。
机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。
对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。
好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
亮度：当选择两种光源的时候，最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。
第一，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。
第二，其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。
第三，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最大。
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最小。
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。
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最大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。
特征提取辨识一般检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。
图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。
Color检测一般而言，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）篮（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。
Blob检测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。
Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。
经二值化（Binary Thresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。
Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。
在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。
图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。
这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。
结果处理和控制应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。
工作原理视觉检测涉及拍摄物体的图像，对其进行检测并转化为数据供系统处理和分析，确保符合其制造商的质量标准。
不符合质量标准的对象会被跟踪和剔除。
掌握视觉检测系统的工作原理对评估该系统对公司运作所做的贡献十分重要。
必须充分在设置视觉检测系统时所涉及到的变量。
正确设置这些变量，采用合适的容差，这对确保在动态的生产环境中有效而可靠地运行系统而言至关重要。
如果一个变量调整或设计不正确，系统将连续出现错误剔除，证明使用不可靠。
结构组成图像部件摄像机捕捉被检测物体的电子图像，然后将其发送到处理器进行分析。
电子图像被转换成数字，表示图像最小的部分，即像素。
图像显示的像素数量称作分辨率。
图像的分辨率越高，包含的像素数量越多，进行检测时，图像的像素数量越多，检测结果越准确。
摄像机视觉检测系统的摄像机有三个变量需要调整，以优化捕捉到的图像。
它们是光圈、对比度和快门速度。
照明部件正确的照明对帮助创建有效检测所需的对比度很关键。
当对一件产品的正确系统设置进行评估时，设计师会花费相当多的时间用来确定检测所需的最佳照明。
照明解决方案的类型、几何形状、颜色和强度应当提供尽可能强的对比。
软件工具视觉检测系统使用软件处理图像。
软件采用算法工具帮助分析图像。
视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。
常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。
视觉检测的优势1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。
2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。
3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
4、利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。
CCD篇1、CCD视觉系统的作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。
2、CCD视觉系统的组成：该系统综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
包括数字图像处理技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
3、CCD检测原理CCD与CMOSS的区别】信息正常读取：CCD电荷耦合器存储的电荷信息，需在同步信号控制下一位一位地实施转移后读取，电荷信息转移和读取输出需要有时钟控制电路和三组不同的电源相配合，整个电路较为复杂。
CMOS光电传感器经光电转换后直接产生电流（或电压）信号，信号读取十分简单。
2）速度CCD电荷耦合器需在同步时钟的控制下，以行为单位一位一位地输出信息，速度较慢;而CMOS光电传感器采集光信号的同时就可以取出电信号，还能同时处理各单元的图像信息，速度比CCD电荷耦合器快很多。