机器视觉检测技术的---—图像处理技术
目标识别和分类：在制造或安防等行业，磁材自动检测设备厂家，机器视觉都离不开对输入图像的目标进行识别和分类处理，以便在此基础上完成后续的判断和操作。识别和分类技术有很多相同的地方，常常在目标识别完成后，目标的类别也就明确了。近来的图像识别技术正在跨越传统方法，形成以神经网络为主流的智能化图像识别方法，如卷积神经网络（cnn）、回归神经网络（rnn）等一类性能---的方法。
光学筛选机表面缺陷检测
光学筛选机检测产品表面缺陷的原理：机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(ccd---机)获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。光学筛选机主要包括上料系统、光源系统、图像获取系统、图像处理系统、机械动作系统、数据统计管理系统等。
影响自动化检测设备效果的因素有哪些？
视觉检测的硬件的选型是个有难度的活，它需要---对硬件本身和硬件供应商都非常熟悉，需要有足够的选型经验。在实验室运行的机器视觉系统和实际工作场景运行的系统面对的环境是天差地别的。就算是稳定的视觉系统，往往会因为外部的影响导致结果很不理想，比如，振动会导致图像模糊失真，而可变的零件会导致得出不同的图像，过长的---时间会导致运动物体的图像锐度失真。
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