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机器视觉系统借助其内部电路直接将采集到的代表像素的电荷转换为能被计算机识别的数字信号。系统设置完成之后，由摄像头完成对试件图像的采集，直接得到数字化的图像，并保存到本地计算机上。
机器视觉系统依靠软件部分建立起图像中像素点位置关系和现实世界中各点位置关系的对应关系，这一过程称为系统的标定。
这一过程也可以表述为:已知现实世界中 A、B两点之间距离为L，图像中A、B两点之间距离为M，则由此可得k=L/M，k称为像素当量，代表图像中每个像素相当于实际中的k个单位长度。
这样，通过k就可实现图像尺寸与实际尺寸之间的转换，像素越高，一般测量精度越高。
机器视觉检测技术的构成包括图像采集，软件图像处理和图像分析三部分。图像采集是对样本图片的采集，需要选择合适的光源、专业相机与镜头，原理则是通过图像传感器将镜头汇聚的灯光转化成电信号，再转化数字信号，并传递到软件处理部分进行分析软件处理部分主要涵盖图像去噪、图像增强、边缘检测等措施。
机器视觉检测流程图
图像分析部分包括特征信息的提取、有效特征的筛选和运用分类器进行图像的识别三个部分，主要根据从图像的像素中提取有效的特征信息，常采用PCA等算法对图像像素数据实行压缩，降低高维的图像数据来获取特征，这样图像识别时，分类器更容易识别特征信息，从而提高分类的准确度，更加正确的分类识别。
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