計算機視覺就是用各種成像系統代替視覺作為輸入信號，由計算機來?代替人腦來完成、處理和解釋。計算機視覺的**終研究目標就是使計算機能類似人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環境的能力。要經過長期的努力?才能達到的目標。?因此，在實現**終目標以前，人們努力的終期目標是建立一種視覺系統，這個系統能依據視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務。計算機視覺學所研究的對象,簡單地說就是研究如何讓計算機通過圖像傳感器或其它光傳感器來感知、分析和理解周圍環境。

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CCD圖像傳感器經過30多年的發展目前己經成熟。從**初簡單的8像元移位寄存器發展至今，己經具有數百萬甚至數千萬像元。CCD技術及相關的測試技術也有了巨大的改進。? **早出現的CCD為表面溝道型。該表面構造可在Si-SiO2界面附近產生阻礙電荷運輸的“陷阱”，從而降低了電荷傳輸效率。為避免表面“陷阱”效應，表面溝道型結構改進為埋道型結構,即用離子摻雜的方式在SiO2層下加入N型薄層。據此提高了電荷傳輸效率，提升了對應工作頻率以及消除了由于電荷傳輸與表面態“陷阱”間互相作用而產生的噪聲。從而提高了CCD的光響應線性度、降低了器件噪聲。

廣西工業Z1650多道組合式視覺數粒機單相機掃描技術，通過姿態調節板輔助物料下落姿態，能識別出物料的數量。

廣義的識別在不同的場合又演化成了幾個略有差異的概念：識別（狹義的）：對一個或多個經過預先定義或學習的物體或物類進行辨識，通常在辨識過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態。鑒別：識別辨認單一物體本身。例如：某一人臉的識別，某一指紋的識別。監測：從圖像中發現特定的情況內容。例如：醫學中對細胞不正常技能的發現，交通監視儀器對過往車輛的發現。監測往往是通過簡單的圖像處理發現圖像中的特殊區域，為后繼更復雜的操作提供起點。

學習功能是本數粒機的特色的功能。能夠從用戶的角度出發，讓設備能自動識別物料并設定好每種物料的識別關鍵參數，降低了新物料的參數設定難度。

想要應用此功能，事先準備好一定數量的新物料，按照物料大小，在幾千到幾萬不等（建議不小于3000個），參與學習的物料越多，學習到的參數就會越準確。將待學習的物料放入料斗中，點擊“開始學習”，等待物料全部通過掃描面后點擊“停止學習”，系統會提示學習結果，整個學習過程結束。學習參數以新建的形式出現在項目列表中，名稱默認為學習+時間，供用戶參考和調用，為防止混淆，建議立即改為當前學習物料的名稱或型號。

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CCD金屬表面缺點視覺檢測系統適合用于檢測具有金屬光澤表面的產品表面質量，對于需要上下兩個表面都進行檢測的產品，可以采取兩種方案：一是在同一檢測位置同時檢測上下兩個表面；一是通過機械翻轉機構將產品反面，在另外一個工位再進行檢測。可以根據實際情況來選擇合適的檢測方案。CCD金屬表面缺點視覺檢測系統既可以應用于產品生產流水線上，也可以配套專門的質檢機；既可以適用于個體分離的工件檢測，如硬幣、光盤、顯示屏等，也可以適用于連續性的產品檢測，如帶鋼、造紙、鋁膜、無紡布、玻璃等生產過程。

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模仿人類的視覺系統,計算機視覺系統中信息的處理和分析大致可以分成兩個階段：圖像處理階段又稱視覺處理中的低水平和中水平階段；圖像分析、理解階段又稱視覺處理中的高水平處理階段。計算機視覺系統中，視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強、數據編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、等特征。物體通過光源和相機之間，由這些數據編碼輸送到相機數據處理單元，從而在相機上將物料的大體輪廓成像，再將成像數據傳輸計算機進行運算。

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