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　　檢測(cè)，視覺(jué)，從產(chǎn)品圖像中提取所需信息，通過(guò)圖像處理，做出決策并向分揀機(jī)構(gòu)發(fā)送相應(yīng)的信息。通常，功能的這一部分由機(jī)器視覺(jué)軟件完成。好的機(jī)器視覺(jué)軟件可以準(zhǔn)確地和快速檢測(cè)圖像中的目標(biāo)特征聯(lián)系起來(lái)，大大減少了系統(tǒng)對(duì)硬件的依賴

　　而算法設(shè)計(jì)不夠成熟的機(jī)器視覺(jué)軟件，具有檢測(cè)，慢、誤判率高、對(duì)硬件依賴性強(qiáng)的特點(diǎn)。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)和系統(tǒng)的視覺(jué)處理信息主要依靠圖像處理方法，包括圖像增強(qiáng)、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征提取、目標(biāo)識(shí)別和理解等。

　　重慶機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)，國(guó)內(nèi)鏡像處理技術(shù)絕大部分在公司主要在代理，國(guó)外在產(chǎn)品，沒(méi)有或很少涉足機(jī)器視覺(jué)Online，檢測(cè)設(shè)備，擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，對(duì)視覺(jué)技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用停留在相對(duì)低端的小系統(tǒng)集成上。在需要大量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線檢測(cè)的研究中，很少有成功的案例。但是，隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和技術(shù)手段的不斷提高，對(duì)在線檢測(cè)和設(shè)備的需求更高，市場(chǎng)潛力巨大。

　　表面缺陷檢測(cè)，應(yīng)用中存在多種表面缺陷，因此缺陷識(shí)別問(wèn)題通常是一個(gè)多類分類問(wèn)題。分類的難點(diǎn)在于分類器的設(shè)計(jì)。目前常用的分類器方法大致可以分為兩種：不需要學(xué)習(xí)的分類器和需要學(xué)習(xí)的分類器。不需要學(xué)習(xí)的分類器通?；诮y(tǒng)計(jì)方法，如貝葉斯理論、距離判別、Fisher判別、k-鄰近法、聚類分析、決策樹分類等；需要學(xué)習(xí)的分類器，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。不需要學(xué)習(xí)的分類器通常需要大樣本支持和一些先驗(yàn)知識(shí)，因此難以在實(shí)時(shí)檢測(cè)應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)。

　　本項(xiàng)目應(yīng)用嵌入式中央控制和工業(yè)-level圖像高速傳輸控制技術(shù)，基于CCD/CMOS和DSP/FPGA圖像識(shí)別和處理技術(shù)成功搭建了光電檢測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)使用模糊控制的自校正技術(shù)，系統(tǒng)具有對(duì)精確檢測(cè)，的自適應(yīng)調(diào)節(jié)，而產(chǎn)品的自動(dòng)可以用來(lái)分離功能