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图像处理技术

机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，X射线检测设备批发，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

图像的增强

图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。

图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计图表，与对比度紧密相连。

通常，在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵，其矩阵中的元素是位于相应坐标位置的图像灰度值，是离散化的整数，一般取0，1，……，255。这主要是因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是0~255。另外，人眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可。

但是，直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率，反映不出该像素在图像中的二维坐标。因此，北京X射线检测设备，不同的图像有可能具有相同的直方图。通过灰度直方图的形状，能判断该图像的清晰度和黑白对比度。

如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图象清晰的目的。

以表面缺陷检测系统为例对该系统做简要说明：

系统主要功能

为了满足实际生产的需要，X射线检测设备经销商，表面缺陷检测系统具有以下适用功能：

自动完成工件与相机获取图像同步

自动检测产品表面斑点、凹坑、铜点、划伤等缺陷

可根据需要对缺陷类型学习并进行命名

可根据需要选择需要检测的缺陷类型

可根据需要自主设定缺陷大小

对不良位置进行***，可控制贴标设备会打印设备进行标识

对不良品图像进行自动存储，可进行历史查询

自动统计（良品、不良品、总数等）

异常时提供声、光报警，并可控制设备停机

系统有自学习功能，且学习过程操作简单

目前缺陷检测系统应用***多的有金属表面、玻璃便面、纸张表面、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品。

图像的分割

图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。

图像分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。它是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类。但它只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感；二是空间域区域增长分割方法。它是对在某种意义上（如灰度级、***、梯度等）具有相似性质的像素连通集构成分割区域，该方法有很好的分割效果，但缺点是运算复杂，X射线检测设备价格，处理速度慢。其它的方法如边缘踪法，主要着眼于保持边缘性质，跟踪边缘并形成闭合轮廓，将目标分割出来；锥体图像数据结构法和标记松弛迭代法同样是利用像素空间分布关系，将边邻的像素作合理的归并。而基于知识的分割方法则是利用景物的先验信息和统计特性，首先对图像进行初始分割，抽取区域特征，然后利用领域知识推导区域的解释，***后根据解释对区域进行合并。

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