视觉检测中常用的两种预处理方法
本帖最后由 一个好人 于 2014-4-28 15:36 编辑由于机器视觉技术具有诸多的性能优势，因此已经被广泛应用于自动化生产线上的视觉检测中。下面由对视觉检测中常用的两种预处理方法做以介绍。
颜色浓淡的处理
颜色浓淡处理是一种预处理方法，它可以解决在高速生产线中的视觉系统中，彩色相机的处理时间极长、过量信息带来的杂点干扰、照明不一致的问题。其方法是通过将指定的颜色设置为最亮（白），将具有大量数据的彩色图像转换成 256 级灰度图像。由于图像不仅使用亮度，而且使用颜色信息来处理，原本棘手的应用（如金色和银色的区别）不再是难题。
颜色浓淡处理的应用实例
如下图所示，使用传统的灰度处理法时，暗淡的彩色图案不容易识别。而使用颜色浓淡处理可依据颜色信息产生灰度图像，从而在黑色背景上得到清晰可见、很浓的灰度图像。此方法对于检验不同图案或位置偏差，结果非常稳定。
通过相机增益调整进行图像最佳化
相机增益调整是区别颜色的有效方法。通过调整单个分量（R、G和B）的增益，可以更好地区分浓淡相近的同一颜色。
相机增益调整应用实例
盖子颜色差别的的区分检测
从图中可以看出，经过相机增益的调整，使得红色显示更清晰，从而确保可靠地区别开来。
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