CCD视觉检 测的基本原理（中）

CCD视觉检 测的基本原理（中）

三、图像预处理

    为了提高后续检 测和分析的准确性与效率，需要对数字化后的图像进行预处理。常见的预处理工作包括图像滤波、灰度变换、边缘增强等。图像滤波可去除图像中的噪声，如高斯滤波可平滑图像，减少椒盐噪声等随机噪声对图像的干扰；中值滤波对于去除脉冲噪声效 果较好。灰度变换可以调整图像的对比度和亮度，使图像的细节更加清晰，例如通过直方图均衡化扩展图像的灰度范围，增强图像的视觉效 果。边缘增强技术则突出图像中物体的边缘信息，便于后续对物体形状和轮廓的识别与分析，常用的算子有 Sobel 算子、Prewitt 算子等，它们通过计算图像像素的梯度来确定边缘的位置和强度。

四、特征提取

    特征提取是从预处理后的图像中提取与检 测目标相关的有意义信息。这些特征可以是物体的几何形状特征，如圆形、矩形等的尺寸参数（半径、边长、面积等）；也可以是物体的纹理特征，如表面的粗糙度、周期性纹理的频率等；还可以是颜色特征（在彩色图像检 测中）。例如在对机械零件的检 测中，提取零件的轮廓形状特征以判断其是否符合设计标准，或者提取零件表面的纹理特征来检 测加工 工 艺是否达标。通过特征提取，将图像中的大量原始数据转化为更简洁、更具代表性的特征数据，减少后续处理的数据量，提高检 测的速度和准确性。