光學(xué)視覺檢測(cè)技術(shù)之模型法是以圖像的構(gòu)造模型為基礎(chǔ)，采用模型參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量作為紋理特征，不同的紋理在某種假設(shè)下表現(xiàn)為模型參數(shù)取值的不同，典型的模型法有馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)模型、分形模型和自回歸模型等。

光學(xué)視覺檢測(cè)篩選紋理特征提取之結(jié)構(gòu)法，結(jié)構(gòu)法是建立在紋理基元理論基礎(chǔ)上的，認(rèn)為復(fù)雜的紋理是由一些在空間中重復(fù)出現(xiàn)的至小模式即紋理基元執(zhí)照一定的規(guī)律排列組成。

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光學(xué)視覺檢測(cè)表面缺陷檢測(cè)圖像處理基于區(qū)域的分割算法包括閾值分割法、區(qū)域生長(zhǎng)法和聚類分割法等，閾值分割法是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法，其基本原理是：通過(guò)設(shè)定不同的灰度閾值，把圖像像素點(diǎn)分為若干類。

因閾值分割法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、性能較穩(wěn)定而成為圖像分割中基本和應(yīng)用廣泛的分割方法，其中閾值的選取是圖像閾值分割方法中的關(guān)鍵，關(guān)于閾值的確定方法，目前比較常用的有固定閾值法、自適應(yīng)閾值法、多區(qū)域閾值法等。

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由于人眼有物理?xiàng)l件的限制，在準(zhǔn)確性上光學(xué)篩選機(jī)檢測(cè)有明顯的優(yōu)點(diǎn)，就算人眼依靠放大鏡或顯微鏡來(lái)檢測(cè)產(chǎn)品，仍然難易達(dá)到光學(xué)篩選機(jī)的準(zhǔn)確，光學(xué)篩選機(jī)的檢測(cè)精度可以到達(dá)0.001mm。

光學(xué)篩選機(jī)檢測(cè)可以以相同的方法一次又一次的完成檢測(cè)工作而不會(huì)感到疲倦，人眼每次檢測(cè)產(chǎn)品時(shí)都會(huì)有細(xì)微的不同，即使產(chǎn)品是完全相同的，光學(xué)篩選機(jī)檢測(cè)能夠更快的檢測(cè)產(chǎn)品，特別是當(dāng)檢測(cè)傳輸帶上高速運(yùn)動(dòng)的物體時(shí)，比如說(shuō)生產(chǎn)線上水瓶，機(jī)器能夠提高生產(chǎn)效率。

光學(xué)篩選機(jī)能夠至大程度的提高產(chǎn)能，降低成本，設(shè)備可以24小時(shí)不間斷的工作，且在高速下執(zhí)行在線檢測(cè)，檢視的準(zhǔn)確度也接近100%的，因此采用光學(xué)篩選機(jī)技術(shù)，可以在很多場(chǎng)合實(shí)現(xiàn)在線高速測(cè)量。

現(xiàn)代人們對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)的需求越來(lái)越高，汽車作為家庭重要的大件消費(fèi)品，消費(fèi)者對(duì)汽車的品質(zhì)也是相當(dāng)看重的，采用光學(xué)篩選機(jī)對(duì)汽車零部件進(jìn)行檢測(cè)，就能有效防止劣質(zhì)不合格零部件的流出應(yīng)用到汽車的裝配過(guò)程中，造車汽車整體品質(zhì)的下降，影響汽車生產(chǎn)廠商的口碑和形象。