光學(xué)視覺檢測(cè)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(shí)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(duì)后續(xù)的圖像識(shí)別和分類有作用。

對(duì)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(gè)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)。

光學(xué)視覺檢測(cè)表面缺陷檢測(cè)圖像處理基于區(qū)域的分割算法包括閾值分割法、區(qū)域生長(zhǎng)法和聚類分割法等，閾值分割法是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法，其基本原理是：通過設(shè)定不同的灰度閾值，把圖像像素點(diǎn)分為若干類。

因閾值分割法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、性能較穩(wěn)定而成為圖像分割中基本和應(yīng)用廣泛的分割方法，其中閾值的選取是圖像閾值分割方法中的關(guān)鍵，關(guān)于閾值的確定方法，目前比較常用的有固定閾值法、自適應(yīng)閾值法、多區(qū)域閾值法等。

東莞市林洋機(jī)械設(shè)備有限公司專業(yè)生產(chǎn)ccd自動(dòng)化篩選機(jī)，螺絲螺母自動(dòng)化視覺檢測(cè)設(shè)備，橡膠紐扣外觀檢測(cè)設(shè)備，螺絲螺母磁芯外觀尺寸檢測(cè)，O型圈內(nèi)外徑視覺檢測(cè)，我們?cè)诠鈱W(xué)成像技術(shù)和自動(dòng)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(shí)降低人工作業(yè)要求，從品質(zhì)出效益。

現(xiàn)在工業(yè)產(chǎn)品的表面缺陷對(duì)產(chǎn)品的美觀度、舒適度和使用性能等都會(huì)帶來(lái)不良影響，所以生產(chǎn)企業(yè)需要對(duì)產(chǎn)品的表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)并加以控制，人工檢測(cè)方法的抽檢率低、準(zhǔn)確性不高、實(shí)時(shí)性差、效率低、勞動(dòng)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(lái)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(cè)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(jì)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(chǎng)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(jià)值，對(duì)企業(yè)來(lái)說是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)重要的一步。

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