機器視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域取得了一系列重要成果，研發(fā)出眾多的檢測儀器及解決方案，以下僅舉幾例佐證：  

釹鐵硼永磁產(chǎn)品綜合檢測設(shè)備：專門檢測各類小型釹鐵硼磁性材料的尺寸及外觀（注：釹鐵硼材料為稀土材料的重要一類，其應(yīng)用方向之一，便是用于制造種類眾多的磁性導體，包括多種手機零部件材料，如揚聲器、受話器、聽筒、震動馬達、手機攝像頭、耳機等）。該設(shè)備采用機器視覺技術(shù)，快速測量釹鐵硼工件的尺寸、檢測其外觀缺陷，并將合格品與不合格品分類輸出。目前一臺這樣的設(shè)備可以替代10到20名質(zhì)檢工人，且維護費用極低。 

另外，這一檢測設(shè)備經(jīng)過簡單調(diào)整后，還可普遍適用于小型零件以及片狀工件的尺寸及外觀的綜合檢測。對釹鐵硼材料及其他片狀材料的制造廠家來講，這一設(shè)備對其產(chǎn)品線的質(zhì)量檢測帶來了福音，是一個填補行業(yè)性空白的設(shè)備。 

圖像的分割

圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對應(yīng)于某一物體表面，北京愛可信，在進行分割時，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。某本質(zhì)是將像素進行分類。分類的依據(jù)是像素的灰度值、顏色、頻譜特性、空間特性或紋理特性等。圖像分割是圖像處理技術(shù)的基本方法之一，應(yīng)用于諸如染色體分類、景物理解系統(tǒng)、機器視覺等方面。

圖像分割主要有兩種方法：一是鑒于度量空間的灰度閾值分割法。它是根據(jù)圖像灰度直方圖來決定圖像空間域像素聚類。但它只利用了圖像灰度特征，并沒有利用圖像中的其它有用信息，使得分割結(jié)果對噪聲十分敏感；二是空間域區(qū)域增長分割方法。它是對在某種意義上（如灰度級、組織、梯度等）具有相似性質(zhì)的像素連通集構(gòu)成分割區(qū)域，該方法有很好的分割效果，但缺點是運算復雜，處理速度慢。其它的方法如邊緣蹤法，愛可信河北，主要著眼于保持邊緣性質(zhì)，跟蹤邊緣并形成閉合輪廓，將目標分割出來；錐體圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)法和標記松弛迭代法同樣是利用像素空間分布關(guān)系，將邊鄰的像素作合理的歸并。而基于知識的分割方法則是利用景物的先驗信息和統(tǒng)計特性，愛可信天津，首先對圖像進行初始分割，抽取區(qū)域特征，然后利用領(lǐng)域知識推導區(qū)域的解釋，Zui后根據(jù)解釋對區(qū)域進行合并。

智能視覺測量系統(tǒng)結(jié)合多年機器視覺工業(yè)檢測領(lǐng)域多年的圖像測量技術(shù)積累，愛可信，基于高分辨遠心鏡頭、光源系統(tǒng)和精密的運動控制系統(tǒng)，提供更友好的用戶界面和更直觀的交互方式，不止于此，這套測量系統(tǒng)在檢測具有景深的細小工件時，表現(xiàn)更為出色，這是普通視覺系統(tǒng)所不能實現(xiàn)的，因此，這套系統(tǒng)在手機外殼、手機零件、電腦外殼、電腦零件、iwatch外殼等電子產(chǎn)品尺寸測量領(lǐng)域表現(xiàn)拔群。

雖然實現(xiàn)尺寸測量的方法很多，但大多數(shù)測量重復性，性和魯棒性不高。事實表明，基于機器視覺技術(shù)的尺寸測量具有良好的連續(xù)性和高精度，大大提高了工業(yè)在線測量的實時性和準確性，同時生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量控制也得到明顯提升。

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