光學(xué)篩選機(jī)出現(xiàn)了大量的聚類算法，其選擇取決于數(shù)據(jù)的類型、聚類的目的，主要的聚類算法可以劃分為如下幾類：劃分方法、層次方法等，下面東莞市林洋機(jī)械設(shè)備有限公司來給大家簡單介紹一下。

1、劃分方法：劃分時需要預(yù)先聚類數(shù)目或聚類中心，通過反復(fù)迭代運(yùn)算，逐步降低目標(biāo)函數(shù)的誤差值，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)值收斂時，得到聚類結(jié)果；

2、層次方法：層次算法不需要預(yù)先聚類的數(shù)目，但是在凝聚或分裂的層次聚類算法中，用戶可以預(yù)先定義希望得到的聚類數(shù)目作為算法的結(jié)束條件，當(dāng)該條件達(dá)到滿足時，算法將終止。

東莞市林洋機(jī)械設(shè)備有限公司以幫助客戶深挖產(chǎn)品品質(zhì)附加值為己任，圍繞客戶品質(zhì)要求的具體特征，我們在光學(xué)成像技術(shù)和自動化機(jī)械領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新性研發(fā)，能夠切實(shí)有效的提升產(chǎn)品品質(zhì)同時降低人工作業(yè)要求，從品質(zhì)出效益。

光學(xué)視覺檢測圖像的特征提取及其選擇的目的是為了提高后續(xù)圖像識別的準(zhǔn)確性和魯棒性，產(chǎn)品圖像的特征提取實(shí)現(xiàn)了從圖像空間到特征空間的轉(zhuǎn)換，但是并非所有的特征都對后續(xù)的圖像識別和分類有作用。

對于高維圖像特征，為了降低所提取圖像特征維數(shù)之間的相關(guān)性，需要消除圖像特征之間的依賴性，即降維處理，也就是從圖像原始特征中找出真正有用的特征，以降低圖像處理算法的復(fù)雜度，并提高處理速度和結(jié)果的準(zhǔn)確度，這個處理過程就是特征的選擇。

東莞市林洋機(jī)械設(shè)備有限公司建立了較為完善的質(zhì)量保證體系，我們一貫以產(chǎn)品質(zhì)量做為企業(yè)的生命，能適應(yīng)不同客戶、 在不同生產(chǎn)條件和能力的范圍的需求，并提供便捷、 經(jīng)濟(jì)合理的工程預(yù)算方案和先進(jìn)的技術(shù)。

現(xiàn)在工業(yè)產(chǎn)品的表面缺陷對產(chǎn)品的美觀度、舒適度和使用性能等都會帶來不良影響，所以生產(chǎn)企業(yè)需要對產(chǎn)品的表面缺陷進(jìn)行檢測以便及時發(fā)現(xiàn)并加以控制，人工檢測方法的抽檢率低、準(zhǔn)確性不高、實(shí)時性差、效率低、勞動強(qiáng)度大等弊端，而光學(xué)篩選機(jī)可以很大程度上克服這些問題，在現(xiàn)代工業(yè)中得到越來越廣泛的研究和應(yīng)用。

光學(xué)篩選機(jī)在工作過程中產(chǎn)生的說要測量數(shù)據(jù)，均可獨(dú)立拷貝或以網(wǎng)絡(luò)連接方式拷出，便于生產(chǎn)過程統(tǒng)計和分析，在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，光學(xué)篩選機(jī)強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)的精度和速度，以及工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性，在重復(fù)和機(jī)械性的工作中具有較大的應(yīng)用價值，對企業(yè)來說是實(shí)現(xiàn)自動化生產(chǎn)重要的一步。

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