視覺檢測設備如何不受背景影響進行檢測？

以往視覺檢測設備在客戶檢測現場經常會出現因客戶現場的光線強弱及背景變化導致檢測數值的變化而需要調整。而我司現在開發(fā)的視覺檢測設備開發(fā)了多種預處理功能如實時濃淡補正，它可以消除漸變的濃淡變化，可以僅抽取缺陷的預處理功能：即取消工件表面產生的陰影或不均勻光量，補正為適合檢測的圖像，即使視覺檢測設備現場每次濃淡狀況均發(fā)生變化仍可實時執(zhí)行補正，并僅抽取缺陷部位！處理的工作流程是：1，制作推定背景：根據參數抽取低于規(guī)定抽取尺寸的缺陷，推定適合背景圖像。2，從輸入圖像中減去推定背景圖像  3，調整圖像至適合狀態(tài)：圖像的較好調整可通過選明缺陷，暗缺陷的對象缺陷顏色，或提升增益/去除干擾，將差分圖像調整到更適合于視覺檢測設備的圖像！

視覺檢測設備說白了就是用機器替代人眼完成檢測，具體實現的過程是用工業(yè)相機采集被檢測器件的圖像，而這個采集的過程可以說是機器視覺非常重要的一個環(huán)節(jié)了，因為要將被采集元件需要檢測的特征全部都體現出來，所以如何采集圖像需要不斷地根據器件的特征調整光源以及相機的參數，確保能夠采集到準確的圖像需要不斷地進行調整，

1.當然這個時候是模擬量，然后利用的圖像處理軟件將模擬信號轉化為數字信號，

2.再對其進行運算，抽取目標的待檢測特征，比如說顏色、器件表面是否有劃痕、規(guī)格大小是否合格、表面涂料是否均勻等等等，

3.輸出結果，反饋到機械端對于器件進行分檢，將不合格器件挑選出來。

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。