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自动视觉检测任务

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    在实际的应用中,图像分割不仅要把一副图像分成满足条件和各具特性的区域,而且还需要把其中感兴趣的目标提取出来,这样才算是完成了图像分割的任务。绝大多数图像分割的算法都是研究如何依据灰度和颜色等特征从图像中分割出特征区域,而某些自动视觉检测任务,如数量清点、不合格品剔除、颗粒尺寸测量等。待分析的目标是颗粒往往数量多,形状不规则较为麻烦的是部分颗粒可能会粘连在一起。为了不影响分析的统计特征和可靠性,需要将其合理分割。因此经常会遇见图像中相互接触目标分割的问题,而且是这些应用领域实现自动识别的关键之一。在实际检测识别过程中,由于送料机构与检测工作台的系统误差,以及工件摆放的随机性,难免会出现工件到位的不一致。反映到灰度图像中表现为被识别目标与标准件模板位置的不一致性,就理论而言目前有多种软件算法可以实现固定场景下目标图像的精确定位。但是要实现工业在线实时检测,速度是迄今尚未很好解决的问题,实际检测中需要综合采用具有工程实用性的硬件与软件相结合的快速定位方法。

 
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