目前用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。这是一种依赖于符号描述被测物体之间关系的方法。

机器视觉检测技术作为行业不可获缺的解决方案，应用领域不胜枚举。今天我们将看到的是机器视觉检测技术在饮料行业的应用一隅，看其强势出击为行业发展保驾护航。

一、检测方案

检测包装箱内饮料瓶的数量，标准箱子中应该包含25只饮料瓶，如果检测到数量为25则显示OK，如果检测到数量小于25，视觉检测设备销售，则说明少装了饮料瓶，显示NG并发出报警信号。检测速度可达2箱/s，视觉检测设备公司，检测示意图如下：

在皮带传送线的正上方安装CCD相机，装有饮料瓶的包装箱随着皮带运动，视觉检测设备，CCD对每个箱子拍照一次，视觉检测设备代理商，采集到图像并且对箱内的饮料瓶进行计数，如果合格则不做处理，不合格则发出报警。

二、检测系统配置

工业相机：MV-VD078SM（1024×768、1/3″、USB黑白CCD）

工业镜头：百万像素工业镜头AFT-2514MP

视觉光源：环形低角度LED视觉光源AFT-RL12068W

PC：MV-VS820嵌入式处理器

软件：MV-MVICS机器视觉图像处理软件

维视图像（Microvision）开发的该机器视觉检测方案同时可适用于饮料包装计数、药瓶包装计数、食品包装计数等等的计数方面的应用。机器视觉检测方案的应用正在异军突起，以数字化、实时化、智能化发展引领行业前行。

图像数据编码一般采用预测编码，即将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用一个预测公式表示，如果知道了某一像素的前面各相邻像素值之后，可以用公式预测该像素值。采用预测编码，一般只需传输图像数据的起始值和预测误差，因此可将8比特/像素压缩到2比特/像素。

变换压缩方法是将整幅图像分成一个个小的（一秀取8*8或16*16）数据块，再将这些数据块分类、变换、量化，从而构成自适应的变换压缩系统。该方法可将一幅图像的数据压缩到为数不多的几十个特传输，在接收端再变换回去即可。

边缘锐化

图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。它是早期视觉理论和算法中的基本问题，也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。

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