基于机器视觉的测控技术
基于机器视觉技术的质量检测系统研究与开发
基于机器视觉技术的质量检测系统研究与开发摘要：随着制造业的发展，质量检测在生产过程中起着至关重要的作用。
传统的质量检测方法受限于人力和时间的限制，效率低下且存在主观性的问题。
随着机器视觉技术的快速发展，基于机器视觉的质量检测系统成为了一种解决方案。
本文研究了基于机器视觉技术的质量检测系统的原理与方法，并进行了系统的设计与开发。
引言：随着全球制造业的竞争日益激烈，产品质量的保障变得越来越重要。
传统的质量检测方法往往需要大量的人力投入和时间成本，且存在主观性的问题。
而基于机器视觉技术的质量检测系统可以克服传统方法的不足之处，提高质量检测的效率与准确性。
一、基于机器视觉技术的质量检测系统原理基于机器视觉的质量检测系统依赖于计算机视觉和图像处理技术，通过对产品图像的分析和处理，实现对产品质量的检测和判断。
1. 图像采集质量检测系统首先需要获取产品图像，通常使用高分辨率的数码相机或工业相机进行图像采集。
采集到的图像可能包含噪声、光照不均匀等问题，需要经过预处理提高图像质量与清晰度。
2. 特征提取在图像预处理完成后，利用图像处理技术进行特征提取。
特征可以包括形状、颜色、纹理等多个维度，根据不同的产品特征，选择合适的特征提取算法。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、直方图等。
3. 特征匹配与分类通过比较采集到的图像特征与标准样本特征进行匹配，判断产品质量是否达到标准要求。
根据不同的产品和需求，可以采用模板匹配、统计模型、神经网络等多种方法进行特征匹配与分类。
二、基于机器视觉技术的质量检测系统研究过程与方法研究与开发基于机器视觉技术的质量检测系统需要按照以下步骤进行：1. 系统需求分析根据具体的产品和质量检测要求，明确系统的功能需求和性能指标。
例如，对于食品行业的质量检测系统，需求可能包括颜色、形状、大小等特征的检测。
2. 数据集准备与标注收集合适的产品样本，并进行标注以作为训练和测试数据集。
数据集的质量和多样性对于系统性能的影响很大，需要注意样本的覆盖范围和数量的合理性。
基于机器人视觉的自动化检测系统设计
基于机器人视觉的自动化检测系统设计随着科技的不断进步，人们对生产效率和质量的要求越来越高，因此自动化生产逐渐成为了各行各业的趋势。
其中，机器人视觉技术的应用在自动化生产中越来越多，成为了一个重要的领域。
机器人视觉检测系统能够准确地检测产品的尺寸、颜色、外观质量等相关信息，从而实现了生产线的自动化检测，大大提高了生产效率和产品品质。
在本文中，我们将从机器人视觉的基本原理、系统设计和应用场景等方面，进行分析和探讨。
一、机器人视觉的基本原理机器人视觉技术是基于计算机视觉技术和机器人控制技术的综合应用。
其基本原理是通过为机器人配备相应的图像处理器和摄像机等设备，将产品的图像进行采集、处理和分析，从而实现对产品的各种检测需求。
机器人通过采集图像后，将图像传输到计算机中，使用计算机视觉算法进行图像处理和分析，最终实现对产品进行分类、拣选、定位、计数、测量等操作。
机器人视觉主要由两个部分组成：图像采集设备和图像处理软件。
在图像采集设备方面，通常配备高分辨率的摄像机或采集卡等设备，从而可实现对产品的高清、快速、准确的图像采集。
在图像处理软件方面，通常采用计算机视觉算法，如数字图像处理、机器学习、深度学习等技术，对产品的图像进行分析处理，从而实现对产品的各种检测和操作。
二、机器人视觉检测系统的设计机器人视觉检测系统设计的核心是对产品进行图像处理和分析的算法。
通常，机器人视觉检测系统的设计需要根据不同的产品和检测需求，选择合适的算法进行处理。
例如，对于颜色的检测需求，可以使用彩色图像处理算法，对于形状的检测需求，可以使用轮廓检测算法。
在算法选择的基础上，机器人视觉检测系统的设计还需要注意以下几个方面：（一）图像采集图像采集是机器人视觉检测系统的基础。
采集设备的选择要根据不同的产品和检测需求进行选择。
通常，摄像机可以采集高分辨率的图像，而采集卡可以提高采集速度。
因此，根据具体需求，选择合适的图像采集设备非常关键。
（二）图像处理针对不同的产品和检测需求，选择合适的图像处理算法进行处理。
基于机器视觉的自动检测系统设计与实现
基于机器视觉的自动检测系统设计与实现一、引言随着工业化生产的普及，自动化驱动生产方式已成为社会发展的趋势。
基于机器视觉的自动检测系统因其高效、可靠、灵敏等优点，逐渐成为自动检测的热门研究方向。
本文旨在介绍一个基于机器视觉的自动检测系统的设计与实现过程。
二、自动检测系统的设计与实现1.系统结构设计本系统采用了传统的客户端/服务器结构。
客户端（PC）用于控制和数据处理，而服务器（嵌入式系统）用于采集和处理实时图像数据。
2.硬件准备使用嵌入式计算平台和相机模块，本系统需要使用USB接口进行连接。
采用嵌入式计算平台是为了提高系统运行效率和稳定性，而相机模块则实现了对物品的高清拍摄。
3.图像采集系统需要采集图像数据，包括颜色、形状、大小等。
采集的图像数据会发送到PC客户端进行后续处理。
4.特征提取系统会根据物品的特征，如颜色、纹理、边缘等进行特征提取。
特征提取是实现自动检测的重要一步，提取特征的正确性影响着后续检测的准确性。
5.物品匹配系统会将特征信息与预设的模型进行匹配。
匹配成功表示物品通过了检测，匹配失败表示物品未通过检测。
6.结果反馈系统会将检测结果反馈给PC客户端。
系统会告知用户是否通过检测，检测时间等信息。
三、实验结果本文设计的自动检测系统的实验结果表明，系统具有很好的稳定性和实用性。
在涉及到大批量物品检测时，系统的速度也非常快，可适应不同尺寸、颜色和形状的物品。
同时，该系统能够自动分辨异常物品，充分实现了自动检测的功能。
四、总结与展望本文介绍了一个基于机器视觉的自动检测系统的设计与实现过程。
通过实验结果表明，本系统具有高效、可靠、灵敏等特点。
但是，由于技术的限制，系统仍有一定的改进空间。
未来，我们将继续不断优化理论模型和算法，不断完善软硬件配置，致力于打造更加智能和高效的自动检测系统。
基于机器视觉的自动化检测系统设计与实现
基于机器视觉的自动化检测系统设计与实现机器视觉技术的发展在工业制造等领域中起到了至关重要的作用。
基于机器视觉的自动化检测系统利用计算机视觉技术，通过对图像或视频的处理分析，实现对物体进行自动化检测和判断。
本文将介绍基于机器视觉的自动化检测系统的设计与实现。
一、引言随着工业生产的快速发展，传统的人工检测方式已经无法满足生产效率和质量要求。
基于机器视觉的自动化检测系统应运而生。
该系统可以准确、快速地对产品进行检测，大大提高了检测精度和效率。
二、系统设计1. 硬件设计基于机器视觉的自动化检测系统的核心设备是计算机和视觉检测设备。
计算机负责图像处理和算法运算，视觉检测设备负责图像采集和输入。
此外，根据具体需求，系统还可配备其他硬件设备，如运动控制系统、光照控制系统等。
2. 软件设计软件设计是基于机器视觉的自动化检测系统的关键部分。
在软件设计过程中，需要考虑图像处理算法的选择和优化，以及系统界面的设计等方面。
首先，根据实际需求选择合适的图像处理算法，如边缘检测、形状匹配、颜色识别等。
根据不同的应用场景，可能需要集成多种算法，以实现更精确的检测和判定。
其次，设计系统界面，使之简洁明了、易于操作。
用户可以通过界面设置检测参数，查看检测结果等。
三、系统实现1. 数据采集系统实现时，首先需要进行图像或视频的采集。
根据实际应用场景，可以选择合适的图像采集设备，如摄像头、工业相机等。
通过采集设备，将待检测的物体图像输入到计算机中。
2. 图像处理与特征提取采集到的图像需要进行预处理，并提取出适用于检测的特征。
预处理包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续处理的效果。
特征提取是基于机器视觉的自动化检测系统的核心步骤，通过选择合适的算法和参数，从图像中提取出目标物体的特征信息。
3. 检测与判断通过对特征提取的结果进行分析和处理，系统可以对目标物体进行自动化检测和判断。
根据具体需求，可以设置不同的检测标准和判定规则，以实现对不同缺陷或问题的检测和判断。
机器人视觉测控技术的研究进展
机器人视觉测控技术的研究进展在当今科技飞速发展的时代，机器人视觉测控技术作为一项关键的前沿技术，正日益展现出其巨大的潜力和广泛的应用前景。
这项技术使得机器人能够像人类一样通过“眼睛”感知和理解周围的世界，并在此基础上进行精确的测量和控制，从而实现各种复杂的任务。
机器人视觉测控技术的核心在于让机器人能够获取、处理和分析视觉信息。
这就好比给机器人装上了一双敏锐的“眼睛”，使其能够识别物体的形状、颜色、大小和位置等特征。
为了实现这一目标，需要一系列的硬件设备和软件算法协同工作。
在硬件方面，高分辨率的摄像头是关键组件之一。
这些摄像头能够捕捉到清晰、准确的图像，为后续的处理提供优质的原始数据。
此外，照明系统的设计也至关重要，合适的光照条件可以增强图像的对比度和清晰度，有助于提高物体识别的准确性。
在软件算法方面，图像处理技术是基础。
通过对采集到的图像进行去噪、增强、分割等操作，提取出有用的信息。
特征提取算法则能够从图像中识别出关键的特征点，如边缘、角点等，这些特征对于物体的识别和定位非常重要。
目标检测与识别是机器人视觉测控技术的重要应用之一。
通过训练模型，机器人能够识别出不同的物体，并确定它们在空间中的位置和姿态。
这在工业生产中具有广泛的应用，例如在自动化装配线上，机器人可以准确地抓取和装配零件。
在测量方面，机器人视觉可以实现高精度的尺寸测量和三维建模。
通过多视角的图像采集和处理，能够构建出物体的三维模型，从而获取物体的详细尺寸和形状信息。
这对于质量检测、逆向工程等领域具有重要意义。
在控制方面，机器人视觉测控技术能够实现实时的反馈控制。
例如，在机器人的运动控制中，通过视觉系统实时监测机器人的位置和姿态，与预设的轨迹进行对比，及时调整控制参数，确保机器人的运动精度和稳定性。
近年来，深度学习技术的发展为机器人视觉测控技术带来了新的突破。
基于深度学习的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），在图像识别和目标检测方面取得了显著的成果。
基于机器视觉的高精度新型光纤端面检测装置的研究
基于机器视觉的高精度新型光纤端面检测装置的研究【摘要】本文基于机器视觉技术，研究了一种高精度的新型光纤端面检测装置。
在引言部分中，介绍了研究背景、研究意义和研究目的。
在正文部分中，首先概述了光纤端面检测技术，然后讨论了机器视觉在光纤端面检测中的应用，接着详细描述了新型光纤端面检测装置的设计和检测算法优化，最后分析了实验结果。
在总结了研究成果并指出存在的问题与展望，提出了未来研究方向。
这项研究为光纤端面检测技术的发展提供了重要的理论和实践指导，具有较高的应用价值和推广意义。
【关键词】机器视觉、光纤端面检测、高精度、新型装置设计、检测算法优化、实验结果分析、研究成果总结、存在问题与展望、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景光纤技术作为信息传输领域的重要组成部分，在通信、传感、医疗等领域有着广泛的应用。
光纤端面的质量直接影响着光信号的传输效率和性能稳定性。
光纤端面检测技术作为保证光纤质量的关键技术之一，受到了广泛关注。
传统的光纤端面检测方法主要基于人眼视觉，存在着主观性强、稳定性差、效率低等问题。
随着光纤应用领域的不断拓展和技术的不断进步，对光纤端面检测精度和效率提出了更高的要求。
基于机器视觉技术的光纤端面检测装置成为了当前研究的热点之一。
在这样的背景下，本文旨在通过对光纤端面检测技术的深入研究和新型装置设计，提高光纤端面检测的精度和效率，为光纤传输技术的进一步发展提供技术支持。
通过本研究，期望能够为光纤端面检测技术的改进和应用提供新的思路和方向。
1.2 研究意义光纤是一种重要的通信传输介质，其端面质量直接影响光信号的传输质量和传输效率。
对光纤端面的检测具有十分重要的意义。
传统的检测方法主要依靠人工目测，存在着检测效率低、准确性不高的问题。
而基于机器视觉的高精度新型光纤端面检测装置的研究，可以有效地提高检测的精度和效率。
机器视觉技术在光纤端面检测中的应用，可以实现自动化检测和精准识别，避免了人为因素对检测结果的影响，大大提高了检测的准确性和稳定性。
安全监测与监控总复习题
1．简述测控系统的基本概念、系统构成、发展趋势2．简述基于网络的测控技术（主要构成、技术及应用）3．简述基于机器视觉的测控技术（主要构成、技术及应用。
可从机器视觉测控系统、数字图像处理、图像融合技术、典型应用这几方面来概述）4．简述基于无线通信的测控技术（主要构成、技术及应用）5．简述基于雷达的测控技术（主要构成、技术及应用。
可从雷达基本概念、雷达基本组成、雷达测量原理、典型雷达系统这几方面来概述）6．简述基于GPS的测控技术（主要构成、技术及应用。
可从GPS 基本概念、GPS时空参考系、GPS定位原理、GPS测量的误差分析、典型应用几方面来概述）7．简述基于虚拟仪器的测控技术（主要构成、技术及应用）8.我国的安全生产方针是什么？“安全第一、预防为主、综合治理”9.消防工作的指导方针是什么？“预防为主，防消结合”10.安全标志分为哪四大类？禁止标志、警告标志、指令标志和提示标志四大类11.全国消防日是哪天？11月9日12、任何电气设备在未验明无电之前，一律认为什么？一律按有电对待，禁止乱合闸、禁止触摸、禁止施工13、各种气瓶的存放，必须距离明火多长距离以上？10 米14.帮助触电者脱离电源时，应用什么作为工具？使用绝缘工具、干燥的木棒、木板、绳索等不导电的东西解脱触电者15.电流为多少毫安时称为致命电流？100毫安时16.被困在电梯中应该怎么做？1、保持镇定，电梯井有防坠安全装置，会牢牢夹住电梯两旁的钢轨，电梯一般不会下坠。
2、利用警钟或对讲机求援，如无警钟或对讲机，可拍门叫喊，或脱下鞋子敲打求救。
3、如不能立刻找到电梯技工，可请外面的人打电话叫消防员。
就算停电，消防员也能用手动器把电梯绞上绞下。
4、如果外面没有受过训练的救援人员，受困者不要自行爬出电梯。
5、不要爬出电梯天花板紧急出口，因为在漆黑的电梯井里，可能被缆索绊倒，或踩到油垢滑倒掉下去。
17．发现有人煤气中毒时，应怎样做？1.尽快将中毒者从中毒地点转移到空气新鲜的地方，2.如果是进入浅昏迷的中度中毒，应解除其有碍呼吸的障碍，3.对于重度中毒者，应采取保温措施，4.如果伴有二次灾害。
基于机器视觉技术的车辆检测系统研究
基于机器视觉技术的车辆检测系统研究一、引言机器视觉技术是一项快速发展的技术，在各个领域都有广泛的应用，其中之一就是车辆检测。
车辆检测系统是指通过计算机视觉技术、传感器技术和图像处理技术等技术手段对道路上行驶的车辆性质、行驶轨迹及行驶状态进行监测、记录和分析的系统。
本文旨在探索基于机器视觉技术的车辆检测系统的研究。
二、机器视觉技术在车辆检测系统中的应用1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的核心内容之一，也是车辆检测系统的关键技术之一。
该技术通过处理摄像机拍摄的图像，提取车辆的特征信息，并对其进行分类、分析、识别，完成车辆检测。
2. 目标检测技术目标检测技术是机器视觉技术的重要应用之一，在车辆检测系统中主要用于检测道路上行驶的车辆。
目标检测技术的关键是提取图像中的特征信息，根据特征信息进行目标的定位与识别。
常用的目标检测技术包括基于 Haar 特征的级联检测算法、基于卷积神经网络的检测算法等。
3. 行为分析技术行为分析技术是车辆检测系统的重要组成部分，主要是对车辆行驶轨迹及行驶状态进行监测、记录和分析，发现异常行驶行为，并对其进行预警和处理。
常用的行为分析技术包括目标跟踪、行驶速度测量、车距测量等。
三、车辆检测系统的应用及未来发展趋势1. 应用场景车辆检测系统广泛应用于交通监控、车辆安全、智能交通等领域。
在交通监控领域，车辆检测系统可以通过监测车辆道路上的规范行驶行为，减少交通事故的发生；在车辆安全领域，车辆检测系统可以通过检测车辆轨迹、车距等参数，发现异常行驶行为并进行预警和处理；在智能交通领域，车辆检测系统可以协助交通管理部门进行交通流量分析，优化城市交通运输布局。
2. 未来发展趋势随着机器视觉技术和人工智能技术的飞速发展，车辆检测系统也将迎来新一轮的发展。
未来的车辆检测系统将更加智能化、精准化，技术将更加成熟，应用场景将更加丰富和复杂。
四、结语基于机器视觉技术的车辆检测系统是一种新兴技术，广泛应用于各个领域。
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f x, y T 0 g x, y 255 f x, y T
阈值的选取
间接阈值法 多阈值法 p尾法确定阈值
5.2.3 图像分割
阈值的选取 间接阈值法 多阈值法 p尾法确定阈值 最大类间方差确定阈值
假定图像的灰度区间为，设以灰度k为阈值将图像分为两 个区域，灰度为1~k的像素和灰度为k+1~L的像素分别属 于区域A和B，则区域A和B的概率分别为：
域。
⑤
由于噪声影响或者按照四叉树划分区域边缘未对准，进 行上述操作后可能仍存在大量的小的区域，为了消除这 些影响，可以将它们按照相似性准则归入邻近的大区域 内。
5.2.4 特征提取
线提取
Hough变换原理
在图像空间XY里，设所有过点（x,y）的直线都满足方程：
y px q
式中，p为直线的斜率，q为直线的截距。也可以写成：
同带宽的高斯曲面之差（DOG）来近似 。
5.2.2 边缘检测
Marr-Hildreth边缘检测算子
x2 y2 x2 y2 1 DOG 1 , 2 exp exp 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1
其中为全图的平均灰度：
i p
i 1
A A B B
两个区域的方差为：
2 c1 f i, j t 像素数为 w1，灰度平均值为 m1，方差为 1 2 c f i , j t 像素数为 w ，灰度平均值为 m ，方差为 2 2 2 2
1 0 -1
（a）Roberts
（b）Prewitt
（c）Sobel
5.2.2 边缘检测
拉普拉斯算子
对一个连续函数，它在位置处的拉普拉斯值定义
如下：
2 f
2 f x
2
2 f y
2
5.2.2 边缘检测
拉普拉斯算子
计算函数的拉普拉斯值也可以借助各种模板实现，它要 求模板的中心像素系数应该是正的，而对应中心像素的邻 近像素的系数应是负的，且它们之和应该是零 。
5.1 机器视觉测控系统
本节从机器视觉测控系统的基本概念出发，综合机器视 觉测控系统原理、技术和应用进行介绍 。 典型的视觉检测系统的构成：
4
5.1.1 机器视觉检测系统硬件
光源
照度要适中 亮度要均匀 亮度要稳定
不应产生阴影
照度可调
5.1.1 机器视觉检测系统硬件
图像传感器
5.2.2 边缘检测
Canny边缘检测法
Canny算子的算法实现
（ 1 ）对要处理的图像 I 作高斯光滑，则新的图像
I 为 f G *，其次对求的方向导数
f x (G * I ) x ,
f y (G * I ) y
（2）细化M中所有的边 （3）双阈值操作
5.2.3 图像分割
灰度阈值法
5.2.1 平滑和滤波
空域滤波实现
R k 0 s 0 k1 s1 k 8 s8
5.2.2 边缘检测
梯度算子
f x, y G x
T
Gy
T
f x
f y
实际操作中，用下面式子取代微分：
x f x, y f x, y f x 1, y
G Gn nG n
5.2.2 边缘检测
Canny边缘检测法
当一个像素满足以下三个条件时，则被认为是图像的 边缘点： （1）该点的边缘强度大于沿该点梯度方向的两个相邻 像素的边缘强度； （2）与该点梯度方向上相邻两点的方向差小于 45°； （3）以该点为中心3×3的邻域中的边缘强度极大值小 于某个闭值。
2 exp 2 2
2 h1 K 1 2
2 h2 K exp 2 2
5.2.2 边缘检测
Canny边缘检测法
Canny给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标 （1）低失误概率 （2）高定位精度 （3）对单一边缘仅有唯一响应 设n为任意方向，Gaussian函数在这个方向上的一 阶导数为：
5.1.3 视觉检测系统应用
缺陷检测 尺寸测量 PCB焊点检测与分类
5.2 数字图像处理
数字图像处理技术是一门跨学科的前沿高科技，是在信号
处理、计算机科学、自动控制理论及其他应用领域基础上
发展起来的边缘学科，是认识世界、改造世界的重要手段
。目前图像处理与识别技术已应用于许多领域，成为21世 纪信息时代的一门重要的高新科学技术。
考虑到M-H算子的对称性，可采用分解的方法来提高运 算速度。即把一个二维滤波器分解为独立的行、列滤波 器。
5.2.2 边缘检测
将方程改写为
其中 :
2 G H12 x, y H 21 x, y
H 12 x , y h1 x h2 y
H 21 x , y h2 x h1 y
选择或确定1组能正确代表所需区域的种子像素； 确定在生长过程中能将相邻像素包括进来的准则； 制定使生长停止的条件或规则。
②
③
5.2.3 图像分割
区域生长
实现步骤
①
对图像进行光栅扫描，求出不属于任何区域的像素。
当寻找不到这样的像素时结束操作。 把这个像素灰度同其周围（4-邻域或8-邻域）不属 于其他区域的像素进行比较，若灰度差值小于阈值， 则合并到同一区域，并对合并的像素赋予标记。
A pi , B
i 1 k i k 1
p
L
i
5.2.3 图像分割
最大类间方差确定阈值
区域A和B的平均灰度为：
A
1
A
L
i
k i pi k i 1
k
B
1
B
i k 1
L
i pi
k 1 k
0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1
5.2.2 边缘检测
Marr-Hildreth边缘检测算子
2 1 r 1 2 Gr 2 4 2
2 2 e
r2
此算子有无限长拖尾，在具体实现卷积时，应取一个N×N 的窗口 。同时，为了减小卷积运算的计算量，可用两个不
图像采集卡: 将视频图像以模拟电信号方式输出
标准视频信号：黑白视频（RS-170、 RS-330、RS343、CCIR）、复合视 频（NTSC、PALSECAM 制
式）、分量 模拟视频、S-Video等。
非标准视频信号：非标准RGB信号、线扫描信号、
逐行扫描信号。
5.1.1 机器视觉检测系统硬件
第5章 基于机器视觉的测控技术
主要内容
机器视觉测控系统
数字图像处理
图像融合技术
典型应用
HALCON简介
第5章 基于机器视觉的测控技术
介绍机器视觉测控系统、数字图像处理方法以及图像 信息融合术，简要介绍应用作者研制的ZM-VS1300视觉智 能测控系统平台研制开发自己专用视觉测控系统方案，最 后给出了作者研制的机器视觉测控系统典型应用案例。
5.2.3 图像分割
最大类间方差确定阈值
按照最大类间方差的准则：组间方差越大，则两组
的差别越大。即k值越大，表明分割效果越好。从1至L
改变k，并计算类间方差，使式最大的k,即是区域分割 的阈值。
最佳熵自动阈值法 峰谷法
5.2.3 图像分割
区域生长
在实际应用区域生长法时需要解决3个问题：
①
②
5.2.3 图像分割
②
从新合并的像素开始，反复进行步骤②的操作。
③
④
反复进行步骤②、③的操作，直至不能再合并。
返回步骤①的操作，寻找新区域出发点的像素。
1 1 0 2 2 0 0 1 0 2 4 4 5 5 5 7 7 5 6 6 5 7 5 5 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 5 5 5 5 5 7 7 5 5 5 5 7 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
y f x, y f x, y f x, y 1
5.2.2 边缘检测
梯度算子
用标准的模板来计算梯度：
-1 1 0 0 -1 0 -1 1 -1 0 -1
0 0 0
-1 -1 -1
1 0 -1
1 0 -1
1 0 -1
-1 -2 -1
0 -1 0
1 2 2
1 0 -1
2 0 -2
CCD电荷耦合器件摄像机（Charge Coupled Device）:感光像 元在接收输入光后，产生电荷转移，形成输出电压。分为线 阵和面阵两种。性价比高，受到广泛应用。
CMOS摄像机（Complementary Metal Oxide Semiconductor）:
体积小、耗电少、价格低，在光学分辨率、感光度、信噪比
和高速成像等已超过CCD。
5.1.1 机器视觉检测系统硬件
图像传感器
其他：飞点扫描器（Flying Point Scanner）、扫描鼓、扫 描仪、显微光密度计等。
遥感图像获取设备： 光学摄影：摄像机、多光谱摄像机等；
红外摄影：红外辐射计、红外摄像仪、多通道红外扫描仪