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視覺檢測(cè)紋理特征提取的信號(hào)處理法就是將圖像當(dāng)作2維分布的信號(hào)，從而可從信號(hào)濾波器設(shè)計(jì)的角度對(duì)紋理進(jìn)行分析，信號(hào)處理方法也稱濾波方法，即用某種線性變換、濾波器(組)將紋理轉(zhuǎn)到變換域，然后應(yīng)用相應(yīng)的能量準(zhǔn)則提取紋理特征。

光學(xué)視覺檢測(cè)基于邊緣的分割方法其實(shí)就是根據(jù)圖像中局部特性的不連續(xù)性而采用某種算法來提取出圖像中的對(duì)象與背景間的交界線，邊緣處像素的灰度值不連續(xù)，這種不連續(xù)性可通過求導(dǎo)來檢，經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法一般采用微分的方法進(jìn)行計(jì)算。

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光學(xué)視覺檢測(cè)篩選技術(shù)在螺絲螺母檢測(cè)篩選、電子元器件檢測(cè)篩選、彈簧檢測(cè)篩選、O型密封圈檢測(cè)篩選、精密零件檢測(cè)篩選等領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外有較多的研究成果，不乏成功應(yīng)用的系統(tǒng)和案例。

在現(xiàn)代工業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，視覺表面缺陷檢測(cè)都到了廣泛的研究和應(yīng)用，對(duì)規(guī)則紋理表面(天然木材、機(jī)械加工表面、紡織面料)的表面缺陷采用傅里葉變換進(jìn)行圖像的復(fù)原，高頻的傅里葉分量對(duì)應(yīng)表面紋理線型，而低頻的傅里葉分量對(duì)應(yīng)表面缺陷區(qū)域。

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隨著現(xiàn)代無人技術(shù)日趨成熟，來越多越的自動(dòng)化企業(yè)考慮如何采用光學(xué)篩選機(jī)來幫助生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)檢查、測(cè)量和自動(dòng)識(shí)別等功能，以提高工作效率并降低工廠成本，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效益的至大化。

在智能制造過程中，光學(xué)篩選機(jī)主要用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能，也就是把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制，隨著無人技術(shù)發(fā)展的愈演愈烈，市場(chǎng)對(duì)于光學(xué)篩選機(jī)的需求也將逐漸增多。

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