⽬录
I.概念
机器视觉是⼀种⽆接触、⽆损伤的⾃动检测技术，是实现设备⾃动化、智能化和精密控制的有效⼿段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间⼯作和⽣产效率⾼等突出优点。业务激活
机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器( CCD 摄像机) 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。 II.基本组成
视觉表⾯缺陷检测系统基本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及⼈机接⼝模块。 A.图像获取模块
图像获取模块由CCD 摄像机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成，其功能是完成产品表⾯图像的采集。在光源的照明下，通过光学镜头将产品表⾯成像于相机传感器上，光信号先转换成电信号，进⽽转换成计算机能处理的数字信号。⼯业⽤相机（摄像机）主要基于CCD 或 CMOS( complementary metal ox-ide semiconductor) 芯⽚的相机。CCD 是⽬前机器视觉最为常⽤的图像传感器。 光源直接影响到图像的质量，其作⽤是克服环境光⼲扰，保证图像的稳定性，获得对⽐度尽可能⾼的图像。⽬前常⽤的光源有卤素灯、荧光灯和发光⼆级管( LED)
由光源构成的照明系统按其照射⽅法可分为明场照明与暗场照明、结构光照明与频闪光照明。明场与暗场主要描述相机与光源的位置关系，明场照明指相机直接接收光源在⽬标上的反射光，⼀般相机与光源异侧分布，这种⽅式便于安装; 暗场照明指相机间接接收光源在⽬标上的散射光，⼀般相机与光源同侧分布，它的优点是能获得⾼对⽐度的图像。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产⽣的畸变，解调出被测物的 3 维信息。频闪光照明是将⾼频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
B.图像处理模块cnc真空吸盘
图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷的检测和⽬标分割。
由于现场环境、CCD 图像光电转换、传输电路及电⼦元件都会使图像产⽣噪声，这些噪声降低了图像的质量从⽽对图像的处理和分析带来不良影响，所以要对图像进⾏预处理以去噪。
图像增强⽬的是针对给定图像的应⽤场合，有⽬的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩⼤图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理⽅法。
图像复原是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或复原的处理过程。图像复原很多时候采⽤与图像增强同样的⽅法，但图像增强的结果还需要下⼀阶段来验证; ⽽图像复原试图利⽤退化过程的先验知识，来恢复已被退化图像的本来⾯⽬，如加性噪声的消除、运动模糊的复原等。图像分割的⽬的是把图像中⽬标区域分割出来，以便进⾏下⼀步的处理。
图像分割的⽬的是把图像中⽬标区域分割出来，以便进⾏下⼀步的处理。
提⽰：以下是本篇⽂章正⽂内容，下⾯案例可供参考
⼀、pandas是什么？
⽰例：pandas 是基于NumPy 的⼀种⼯具，该⼯具是为了解决数据分析任务⽽创建的。
⼆、使⽤步骤
1.引⼊库
球头挂环代码如下（⽰例）：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
阀门试压设备warnings.filterwarnings('ignore')
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
2.读⼊数据
塔底油代码如下（⽰例）：
data = pd.read_csv(
'labfile.oss.aliyuncs/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
该处使⽤的url⽹络请求的数据。
弹簧制作总结
提⽰：这⾥对⽂章进⾏总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本⽂仅仅简单介绍了pandas的使⽤，⽽pandas提供了⼤量能使我们快速便捷地处理数据的函数和⽅法。
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