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图像确定和形成摄像机输出信号

机器视觉系统实际上是一个光电转换装置，即将传感器所接收到的透镜成像，转化为计算机能处理的电信号、摄像机可以是电子管的，也可是固体状态传感单元。

电子管摄像机发展较早，20世纪30年代就已应用于商业电视，它采用包含光感元件的真空管进行图像传感，将所接收到的图像转换成模拟电压信号输出。具有RS-170输出制式的摄像机可直接与商用电视显示器相连。

固体状态摄像机是在20世纪60年代后期，美国贝尔电话实验室发明了电荷耦合装置（CCD），而发展起来的。它上分布于各个像元的光敏二极管的线性阵列或矩形阵列构成，通过按一定顺序输出每个二极管的电压脉冲，实现将图像光信号转换成电信号的目的。怎样利用机器视觉技术对产品尺寸外观检测所谓“机器视觉”，就是利用机器代替人眼来做测量和判断。输出的电压脉冲序列可以直接以RS-170制式输入标准电视显示器，或者输入计算机的内存，进行数值化处理。CCD是现在常用的机器视觉传感器。

图像的识别

图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。

按照图像识别从易到难，可分为三类问题。类识别问题中，图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性，通过它即可判别出该地物的种类。人眼是很复杂的，即使我们切换不同的环境，我们的眼睛依然可以很快的适应周遭的环境并迅速判断所处的环境。第二类问题中，待识别物是有形的整体，二维图像信息已经足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。但这类问题不像一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体的属图与假定模型库的属图之间匹配。第三类问题是由输入的二维图、要素图、2·5维图等，得出被测物体的三维表示。这里存着如何将隐含的三维信息提取出来的问题，当是今研究的热点。

机器视觉技术在包装检测行业主要应用如下：

● 校验标签的有无；

● 校验包装上正确的标签；

● 校验包装上的标签是否有破损、污点或瑕疵；

● 校验标签边角是否折叠；

● 检测标签的方位角是否在限定的范围。

机器视觉检测系统检测产品具有直观、友好的用户界面，同时软件预先设计方案简化了机器视觉在工业应用中的配置。图形界面操作指南为用户提供了简便的工作过程，可以迅速创建自定义测量系统。安装简单，无须长时间培训，生产工作效率和产品质量控制很快就可以提高。国内机器视觉检测的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低，市场也远远没有饱和。

纵观行业发展，机器视觉检测技术的应用，不断的改良生产模式，彰显价值体系，使得印刷包装检测、电子制造、自动化生产等行业朝着更智能、更快速的方向发展。

应行业应用需求，各类机器视觉检测系统及设备陆续面世，为了提高产品精密产品的质量和性能、缩短检测周期、降低人力成本，欣维视觉（x***is）为解决精密检测问题，推出一系列机器视觉检测设备，并已成功投入工业应用。