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影響自動化檢測設備效果的因素有哪些？

環境的影響，環境對機器視覺硬件的影響不僅僅是指對硬件本身有破壞性，同時也會對測量效果產生影響。比如在溫度變化的環境下，大部分工業相機能夠在-5度和65度之間工作，在實際環境中，過高的溫度往往會給相機成像帶來噪度。不過這一點可以通過改善打光方式來提升信噪比。另外，溫度會影響LED光源的性能，隨著LED溫度上升，其亮度下降，這可以通過光源控制器來進行亮度輸出補償。LED自身生成的熱量同樣會加速老化甚至直接報廢，所以需要良好的熱設計。

機器視覺檢測技術的核心—圖像處理技術

圖像預處理：對于采集到的數字化的現場圖像，由于受到設備和環境因素的影響，往往會受到不同程度的干擾，如噪聲、幾何形變、彩色失調等，都會妨礙接下來的處理環節。為此，必須對采集圖像進行預處理。常見的預處理包括噪聲消除、幾何校正、直方圖均衡等處理。通常使用時域或頻域濾波的方法來去除圖像中的噪聲；采用幾何變換的辦法來校正圖像的幾何失真；采用直方圖均衡、同態濾波等方法來減輕圖像的彩色偏離。總之，通過這一系列的圖像預處理技術，對采集圖像進行“加工”，為體機器視覺應用提供“更好”、“更有用”的圖像。

機器視覺檢測與人工檢測的優勢對比

在科技不斷發達的今天，機器視覺檢測是現代工業生產中十分普遍的, 機器視覺能夠更好的檢測出生產流程中的錯誤，能夠將產品的質量問題更好的檢測出來，提高工業生產的效率和生產的自動化程度，并且將工業生產的度提高，使得工作的進程加快，節省時間，而人工視覺檢測卻失誤率較高。在現代工業生產中，很多人都不看好人工視覺檢測，因為人肉眼會疲憊，瞬間的疲憊可能就會造成一個重大的損失。

機器視覺檢測技術的基礎—圖像采集技術

圖像采集部分一般由光源、鏡頭、數字攝像機和圖像采集卡構成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下，數字攝像機拍攝目標物體并將其轉化為圖像信號，后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。在設計圖像采集部分時，要考慮到多方面的問題，主要是關于數字攝像機、圖像采集卡和光源方面的問題。