光學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)圖像識別的準確性和魯棒性，產(chǎn)品圖像的特征提取實現(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雜度，并提高處理速度和結(jié)果的準確度，這個處理過程就是特征的選擇。

東莞市林洋機械設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)濟合理的工程預算方案和先進的技術。

光學視覺檢測表面缺陷檢測圖像處理基于區(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：通過設定不同的灰度閾值，把圖像像素點分為若干類。

因閾值分割法實現(xiàn)簡單、計算量小、性能較穩(wěn)定而成為圖像分割中基本和應用廣泛的分割方法，其中閾值的選取是圖像閾值分割方法中的關鍵，關于閾值的確定方法，目前比較常用的有固定閾值法、自適應閾值法、多區(qū)域閾值法等。

東莞市林洋機械設備有限公司專業(yè)生產(chǎn)ccd自動化篩選機，螺絲螺母自動化視覺檢測設備，橡膠紐扣外觀檢測設備，螺絲螺母磁芯外觀尺寸檢測，O型圈內(nèi)外徑視覺檢測，我們在光學成像技術和自動化機械領域進行創(chuàng)新性研發(fā)，能夠切實有效的提升產(chǎn)品品質(zhì)同時降低人工作業(yè)要求，從品質(zhì)出效益。

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、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大等弊端，而光學篩選機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用。

光學篩選機在工作過程中產(chǎn)生的說要測量數(shù)據(jù)，均可獨立拷貝或以網(wǎng)絡連接方式拷出，便于生產(chǎn)過程統(tǒng)計和分析，在工業(yè)生產(chǎn)領域，光學篩選機強調(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，在重復和機械性的工作中具有較大的應用價值，對企業(yè)來說是實現(xiàn)自動化生產(chǎn)重要的一步。

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