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苏州市奥德莱电气设备有限公司协处理器。在机器视觉图像采集与分析的过程中，图像质量占了重要的关键。如果可以在图像进入分析之前，就对采集的图像进行质量优化，可确保图像分析的正确。在过去的应用中，图像数据采集到系统后，必须通过系统处理器进行计算与图像质量优化，因为受限于CPU计算资源，能够处理的图像数据量也会受到限制。然而，若能通过FPGA的支持，将图像的矩阵计算，在进到CPU计算之前，即做好过滤以及优化的处理，可以大幅加速图像处理的性能，降低CPU资源，一方面可以把系统资源留给机器视觉系统的核心—图像算法，另一方面可以更实时的处理大数据量的图像，让高速以及复杂的图像处理与分析，得以被实现，预处理功能例如查找表（lookuptable）、感兴趣区域（ROI，RegionofInterest)，阴影校正(ShadingCorrection)等图像质量优化功能。苏州市奥德莱电气设备有限公司以目前国内应用较多的创视新科技MVC表面质量检测系统为例，该系统不仅可根据设定的技术指标要求自动进行检测，并可对有缺陷部位进行标识，还可以根据需要自动分拣、剔除。为了满足实际生产检测的需要，MVC表面质量检测系统具有以下适用功能：★自动完成工件与相机获取图像同步★自动检测产品表面斑点、凹坑、晶点、污点、划伤等常见缺陷★可根据需要对缺陷类型学习并进行命名★可根据需要选择需要检测的缺陷类型★可根据需要自主设定缺陷大小★对不良位置进行定位，可控制贴标设备会打印设备进行标识苏州市奥德莱电气设备有限公司机器视觉表面质量检测系统的发展现状现代制造业对产品外观表面质量要求日益严格，表面质量不仅影响产品本身外观形象，更有可能影响产品本身的功能特性，给企业造成重大损失。传统的人工外观表面质量检测已无法适应现代化的高速生产线，迫切需要与之配套的自动化检测设备。机器视觉技术的不断发展与广泛应用，为外观表面质量检测提供了有力技术支撑。机器视觉就是用机器替代人眼来做检测判断，即通过CCD线阵相机对产品外观表面进行图像扫描，通过和计算机相连，将被摄取的图像传输给专用的图像处理软件进行分析判断。基于机器视觉技术的表面质量检测系统能够实现对于薄膜、金属、无纺布、纸张等表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等微小缺陷进行高速、在线外观表面质量检测，实现了生产线和在线检测的无缝对接。
