圖像的分割

圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對(duì)應(yīng)于某一物體表面，在進(jìn)行分割時(shí)，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測(cè)度度量。某本質(zhì)是將像素進(jìn)行分類。分類的依據(jù)是像素的灰度值、顏色、頻譜特性、空間特性或紋理特性等。當(dāng)前，工業(yè)自動(dòng)化、智能化進(jìn)入飛速發(fā)展階段，生產(chǎn)過程當(dāng)中的自動(dòng)化程度也變得越來(lái)越高，各類產(chǎn)品及元器件的大批量生產(chǎn)，面對(duì)著高重復(fù)性和高精度的檢驗(yàn)、生產(chǎn)監(jiān)視和零件識(shí)別工序，傳統(tǒng)人工檢測(cè)已無(wú)法達(dá)到要求。圖像分割是圖像處理技術(shù)的基本方法之一，應(yīng)用于諸如染色體分類、景物理解系統(tǒng)、機(jī)器視覺等方面。

圖像分割主要有兩種方法：一是鑒于度量空間的灰度閾值分割法。它是根據(jù)圖像灰度直方圖來(lái)決定圖像空間域像素聚類。但它只利用了圖像灰度特征，并沒有利用圖像中的其它有用信息，使得分割結(jié)果對(duì)噪聲十分敏感；二是空間域區(qū)域增長(zhǎng)分割方法。它是對(duì)在某種意義上（如灰度級(jí)、組織、梯度等）具有相似性質(zhì)的像素連通集構(gòu)成分割區(qū)域，該方法有很好的分割效果，但缺點(diǎn)是運(yùn)算復(fù)雜，處理速度慢。其它的方法如邊緣蹤法，主要著眼于保持邊緣性質(zhì)，跟蹤邊緣并形成閉合輪廓，將目標(biāo)分割出來(lái)；錐體圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)法和標(biāo)記松弛迭代法同樣是利用像素空間分布關(guān)系，將邊鄰的像素作合理的歸并。機(jī)器視覺系統(tǒng)的輸入裝置可以是攝像機(jī)、轉(zhuǎn)鼓等，它們都把三維的影像作為輸入源，即輸入計(jì)算機(jī)的就是三維管觀世界的二維投影。而基于知識(shí)的分割方法則是利用景物的先驗(yàn)信息和統(tǒng)計(jì)特性，首先對(duì)圖像進(jìn)行初始分割，抽取區(qū)域特征，然后利用領(lǐng)域知識(shí)推導(dǎo)區(qū)域的解釋，后根據(jù)解釋對(duì)區(qū)域進(jìn)行合并。

機(jī)器視覺月餅自動(dòng)包裝線

隨著大眾對(duì)食品安全的要求越來(lái)越高，高標(biāo)準(zhǔn)促使食品生產(chǎn)過程快速邁進(jìn)了生產(chǎn)自動(dòng)化、產(chǎn)品信息化、食品包裝標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)代。雖然食品的制作過程已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了高度的自動(dòng)化，但是食品生產(chǎn)的后包裝環(huán)節(jié)因?yàn)閬?lái)料不易標(biāo)準(zhǔn)化，產(chǎn)品規(guī)格的多樣性阻礙了全流程自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)。也決定了機(jī)器視覺將由過去單純的采集、分析、傳遞數(shù)據(jù)，判斷動(dòng)作，逐漸朝著開放性的方向發(fā)展，這一趨勢(shì)也預(yù)示著機(jī)器視覺將與自動(dòng)化更進(jìn)一步的融合。

全國(guó)首條機(jī)器人月餅包裝線的投產(chǎn)，了國(guó)內(nèi)食品行業(yè)包裝環(huán)節(jié)的自動(dòng)化進(jìn)程，使包裝流水線作業(yè)不再是難事。那么我們一起來(lái)了解一下這個(gè)作為羊的“機(jī)器人月餅包裝線”究竟是如何實(shí)現(xiàn)的。

機(jī)器視覺領(lǐng)域的應(yīng)用還有其他更多，正是因?yàn)榫C用了機(jī)器視覺、電子軟件、虛擬儀器等技術(shù)，讓領(lǐng)邦儀器在創(chuàng)新研發(fā)上呈現(xiàn)出多樣化的特點(diǎn)，檢測(cè)領(lǐng)域除尺寸外觀外，還涉及力學(xué)、電學(xué)、溫度、聲學(xué)振動(dòng)、密封性等眾多方面。  

目前，檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商，正將機(jī)器視覺技術(shù)廣泛應(yīng)用于制造業(yè)各類產(chǎn)品的生產(chǎn)檢測(cè)上，尤其在尺寸測(cè)量及外觀缺陷檢測(cè)上，這一技術(shù)已經(jīng)占據(jù)了主流，并仍在不斷向縱深方向發(fā)展。