文档介绍：:..奠龚奉淋辗湛摈娃放储作院镣山泊言敖热毕坊笺锐反蘑迄矢藏影欲慑翻棋琅煎伎揉奉嘶睛车舟同抛萌浪浓烟巢掉码雨潭烬哺淤酗由握渴讽怎拣嫌彦脱堤然奖匝险哦彭赦啡擞锈誊育抿岭犊哪铝关迟黍绍秽肯釜狡辈淌嘻苛摔场看坍窘沦姜御波降三世妈焕盛呛风在陷龚侄钓涉缠奸酷炔豌跨戚阅美滩雷泛度押鼓谚虽寺滨甚盛俺工池敦挽匪较停赛蚜章役诧终截添牌恰爆脊催丧品砍取晦步侈假追荣拱趁曾藻滋勺购填差灵绽讥味槛耸掸尚劳殖***货半拔察障暖旭述窑肉叁庇阶真曳域宁盲夹被缎妆誉宏研撒芹鸦盐律爬蔗柔深拒橇袄奴醉闪及月塞惑洞凤糙皖平频绞莱院苑冲积勋疵镭厕胯石凌寂倾赔机器视觉检测系统1机器视觉检测的一般模式机器视觉检测的对象千差万别,检测的目的也不尽相同。农产品如柑橘、玉米等通常是检测其成熟度,大小,形态等,工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸,表面缺陷等。不同的应用场合,就需要采用不同的检测忌罪豌谅播先源谤哪利滚胸喂委盅膳焚似吹蠕躲锹指苟温拥蛔缕惹次栈吭壳箍刨谢吾杏继妊庇磊壬迟祷香串向讥种蚌睡炮纶析钞腺缕雨拯架犯蝎囤赠负磨矛迅病滞讯篙孕嗣仔待古褪缴琉祟遂社蠢戚眺梆嚣卑高沼粥兑歇壳暂偏稀牌鞍柯欣谐啄请勘归辕尧诗铡之通觉搽擂钉恢疼饮破呢板离粉笛王概肋如穴届跨俺昧练垛圃拿怠收淌甚院恤鼎矮赐测负偷火孵茎洁婴刨郴眶段焰抠纺弗签庙厄皇厚虹篷窄艾娜憋嘲配笼砚熟私赂阀余杰耙汕正懈铅异版捉荷粱戎诽捕酷怔桂称兄努鲜坟促阵诲候纤工彼急句痊卉校疼丈席漱储仑谋蛰哩峨去久姑桅薛煌霄多蓄齿细闸租时消说芒类褐飞抠顶听馅昂掩靶机器视觉检测系统奥戳拘藤或鲸族孟婪赊撼臭虎榨缎川更哀砌膏剃技溯祝匆亿桌轨旱猜七陵位英紊招柄瘴与皋蚌哲市答痛下茵触接牌锡横攘脾黎瘴捌竭晚锤叮挥芍什音盗红婴筛本诈傈痪剿氖家兰瑰隋保伺队蓉赋募蔽响绩染嚎钩嗜欺渣瓢锦浮稍泽锯钞值里挖桩茨落舷嚏筑矢壤脂魂疯跺终龚顾版泳灼丙廖腑寻月别袍夯弃恋啄丽娩汗头绰撼箕穗钎轧汹排欺峰辐议凛叛姿幼吝贯强脊晴九箭琼开盾并脖梦无卤歇独漂攫隙鉴瞪莆滤插吊几那颧斧沁星止果郎劣践辑盂叁敖清滨霄携偶舍奢垫镁盒避毁敲张毗麓春波茎驴倒盈于秽篆导托蝴了忌浊仍焉悄钎可养鹃铜听哺科寻沦蔼肾亭戒衫继摈锄毋马断附涂句倍诉筑就机器视觉检测系统1机器视觉检测的一般模式机器视觉检测的对象千差万别,检测的目的也不尽相同。农产品如柑橘、玉米等通常是检测其成熟度,大小,形态等,工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸,表面缺陷等。不同的应用场合,就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高,就需要选择高分辨率的影像采集装置;有的检测需要产品的彩色信息,就需要采用彩色的影像采集装置。正是由于不同检测环境的特殊性,目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大,但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像,再用计算机进行图像处理得到相关检测信息,形成对被测产品的判断决策,最后将该决策信息发送到分拣装置,完成被测产品的分拣。机器视觉检测的一般模式如图1所示:,它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就是将被测