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文档简介

机器视觉基础知识，1、机器视觉技术示意图，1、触发信号、图像采集、图像处理、输出、数字输出、串行输出、以太网输入/输出、TCP/IP输出，1、传感器、PLC、机器人、现场总线，2、成像系统摄像机、光学元件、光源目标特征部分与“背景”形成的高反差图像校正匹配度。%，50，测量工具，线性/圆形测量公差-标称值，/-校准值(按图纸尺寸校准)方法.线性测量线性至参考测量圆形测量，51，测量-圆形量规，多点(多点形成一个圆)异常检测结果-圆心，同心度，内径，外径，通过/失败，52，特征检测，多重/缺陷特征和缺陷检测方法.灰度级分析灰度级百分比像素统计斑点分析灰度级像素聚集通过大小和形状过滤模式匹配模板匹配(可训练)结果-条形码、字符读取(OCR)等。53，特征检测-平均强度/对比度，多感兴趣区域通过百分比，数量检测结果-亮度，像素数，通过/失败，54，特征检测-斑点分析，多感兴趣区域形状过滤(面积，高度，宽度等)。)结果-斑点序列，斑点数量，通过/失败，55，模式匹配，训练理想模式以找到最佳匹配结果-位置，匹配率，通过/失败，56，模板-自适应/灰度，训练理想模式以检测图像结果的不同部分-结果差异图像，斑点数据，通过/失败，57，阅读工具，条形码(UPC，128，2 F5等)。)数据点阵(光学字符识别)OCR训练字形库设置最小匹配率和匹配字符结果-字符，通过/失败，58，通信工具，通过/失败结果状态输出离散输出到机器控制理想控制(快速直接通信给出结果)测试数据给出过程控制(根据特定硬件平台确定)数据大小，亮度，百分比等。串口输出以太网端口输出协议59，可视化应用程序建立的基本思想，初步评估：获取测试样本和要求。根据要求，在实验室获取图像，制定基本的思维程序，获得可行的结果。中期生产：根据初步评估，项目所需的硬件缺失，可用的检测程序可以用可视化分析软件进行编辑。试运行后操作：根据情况现场安装设备，进行试运行后操作。60岁。选择/设置触发模式，以获得通过检测方法如原点位置检测、测量、模板比较等获得的结果。图像和图像检
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