在研究的過程中發(fā)現(xiàn)圖像的分割、平滑還可應(yīng)用其他方法如圖像的分割可以用邊緣檢測的方法實(shí)現(xiàn)平滑去噪可以用平滑模板來實(shí)現(xiàn)等。這里詳細(xì)介紹本文對圖像平滑、邊緣檢測所做的較深入的研究。圖像平滑圖像的平滑處理技術(shù)即圖像的去噪聲處理主要是為了去除實(shí)際成像過程中因成像設(shè)備和環(huán)境所造成的圖像失真提取有用信息。眾所周知實(shí)際獲得的圖像在形成、傳輸、接收和處理的過程中不可避免地存在著外部干擾和內(nèi)部干擾如光電轉(zhuǎn)換過程中敏感元件靈敏度的不均勻性、數(shù)字化過程的量化噪聲、傳輸過程中的誤差以及人為因素等均會使圖像變質(zhì)。因此去除噪聲恢復(fù)原始圖像是圖像處理中的一個(gè)重要內(nèi)容。
目前大部分CCD視覺檢測系統(tǒng)都采用LED做為外部光源,泄漏測試設(shè)備價(jià)格,實(shí)際上在使用在當(dāng)外部光源照明不均勻、有突變噪音或者背景灰度變化比較大時(shí)整幅圖像分割將沒有?適合的單一閾值因?yàn)閱我坏拈撝挡荒芗骖檲D像各個(gè)像素的實(shí)際情況。這時(shí)可對圖?像按照坐標(biāo)分塊對每一個(gè)分別選取一個(gè)閾值進(jìn)行分割這種與坐標(biāo)相關(guān)的閾值稱為?動(dòng)態(tài)閾值法。這類算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度比較大但是抗噪音能力較強(qiáng)對?采用全局閾值不容易分割的圖像有比較好的效果。動(dòng)態(tài)閾值的選取比較簡單的法則是對每個(gè)像素確定以它為中心的一個(gè)鄰域窗口?計(jì)算窗口內(nèi)像素的值和值然后取它們的均值作為閾值。
超聲波焊接機(jī)按照自動(dòng)化水平可以分為自動(dòng)焊接機(jī)、半自動(dòng)超聲波焊接機(jī)、手動(dòng)焊接機(jī),對于現(xiàn)代化企業(yè)來講,自動(dòng)化水平越高越有利于企業(yè)流水線生產(chǎn),泄漏測試設(shè)備,所以自動(dòng)焊接機(jī)的使用是企業(yè)未來的一個(gè)趨勢。超聲波當(dāng)物體振動(dòng)時(shí)會發(fā)出聲音??茖W(xué)家們將每秒鐘振動(dòng)的次數(shù)稱為聲音的頻率,泄漏測試設(shè)備銷售,它的單位是赫茲。我們?nèi)祟惗淠苈牭降穆暡l率為16HZ~20KHz(千赫茲)。因此,當(dāng)物體的振動(dòng)超過一定的頻率,即高于人耳聽閾上,人們便聽不出來了,這樣的聲波稱為“超聲波”。通常用于醫(yī)學(xué)診斷的超聲波頻率為1~5兆赫。
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