在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法，它通常包括图像增强、图像的数据编码和图像传输、数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。经过这些图像处理后，视觉分拣设备，这些输出图像的质量有了相当程度的改善，这样的处理，不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。线面针对机器视觉系统的图像处理技术，进行的讲解。

首先就是机器视觉系统的图像增强，机器视觉分拣，图像的增强用于调整图像的对比度，饱和度等质量指标，突出图像中的重要细节，从而改善人的视觉感受和实际感知的图像质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的现实效果和显示质量。

反映图像质量的一种工具叫做灰度直方图这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特表，这种图表所表示的参数，与对比度紧密相连，是反应图片质量的重要指标。

一般情况下，在计算机中表示的一幅二维数字的图像，可表示为一个数字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数，一般取0，1，……，255。这些离散的数据。

为什么颜色检测要用到标准光源对色灯箱呢？因为人眼在不同灯光下看到的物品颜色是不一致的，这就是所谓不同的光线会欺的眼睛。标准光源就是为了统一照明灯光，不会因为环境的改变而影响人眼判断颜色偏差的效果。标准光源对色灯箱价格便宜，机器人视觉分拣，在颜色检测仪器行业使用很广泛。电脑色差仪分为手持式色差计、便携式色差仪和台式分光测色仪。主要有日本柯尼卡美能达、美国爱色丽和DataColor等。电脑色差仪能精密测量出两种物品的颜色偏差，视觉分拣，而且是一个客观的数据，常用于颜色管理要求较高的行业领域，其价格相对偏贵。


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