因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。
Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。
经二值化（Binary Thresholding）处理后的图像中可认为是blob。
Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。
在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。
图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。
这种算法与基于象素的算法相比，视觉检测，大大提高处理速度。
⒈ 基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-Ⅱ汽车仪表板总成是中国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、表、电流表、信号报等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。
检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报和若干照明9灯是否损坏或漏装。
一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。
基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、、快速质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。
特征提取辨识一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，视觉检测软件，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。
但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
2． 杂质的形状难以事先确定。
3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。
4． 在流水线上，对布匹进行检测，视觉检测自动化，有实时性的要求。
由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，图像视觉检测，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。
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