有人可能很想知道为什么是一串离散的数字。实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间。另外，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像质量的。
但是，从直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像质量，却反映不出该像素在图像中的二维坐标。正是因为这样，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图。而通过灰度直方图的形状，视觉检测设备，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度。
检测界的扛把子丨正反面双面检测
中国印刷检测系统发展到今年已经有快20个年头了，在这些年中，从一开始大家将检测系统作为终端检测，清一色装在检品机上，代替人工做质量检测，到后来慢慢的在线检测盛行，越来越多的人将检测系统安装在印刷机以及复合机上，从终端检测慢慢变成了中间过程控制，随着检测系统的普及，越来越多新的使用方式也在逐渐开发出来，不同的行业，不同的工艺环节中，机器视觉检测设备，需要检测的缺陷类型、检测方式都会有不同的偏重，再也不是和从前一样，同一套系统满足所有应用环境了。
缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，视觉检测自动化设备，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，
机器视觉检测设备
产品生产过程中，ccd视觉检测设备，表面容易出现划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷，依靠人工检测已经无法满足工艺和精度要求。基于工业视觉检测技术原理的工业表面缺陷检测系统能够在线、高速扫描每个产品，形成高分辨率的片材图像，进行实时的图像处理，各种表面缺陷，并实现报警、报表统计、质量分析和分拣等处理，有效提高缺陷检测准确率，同时防止伪缺陷带来的干扰。点击咨询
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