机器视觉检测设备原理

　　机器视觉检测设备原理

　　机器视觉缺陷检测的原理是基于人眼检验模拟，用简单的归纳思维来识别，如同生活当中医生诊断患者一样，这是一种典型的归纳和归类行为，从最古老的视觉、嗅觉、询问和切割，到今天的B超，CT对于现代设备及仪器，没有一位医生可以只靠人眼直接判断病况，只好通过观察病人的病症和各种检查和数据测试来推断病况，医生使用的是归纳和归类的理念，对病人单一病症的分类和繁杂症状的精确归类。

　　C摄像头设备将检测出的目标转换成图像信号，并把它传送到特殊的图像处理系统，把它转化成模拟信号，根据像素遍布、亮度、色调等信息，图像处理系统测算这些信号，获取目标分类特点，如面积、数量、位置和长度，随后输出结果，包含和其他条件输出结果，包含尺寸、透视、数量、合格/不合格、有效/无效等。

　　借助图像处理和计算机等自动机械，机器的视觉事实上远远超出了人类的极限，所以其优点也非常明显，包含高效率、高精度、高自动化，能够很好地适应恶劣环境，机器视觉能够用工操控的危险工作环境中，当我们的人们视觉难以满足要求时，机器视觉可用于替代人工视觉，在这种特性方面，检测、测量、识别和定位，机器视觉能够充分发挥作用，它还能提高工作效率和自动化水平，实现信息集成，它广泛应用于工业领域，是智能制造的重要基础。