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针对传统灯检检测精度低，人力成本高的问题，研究了基于机器视觉的大输液中可见异物在线检测系统的关键技术。利用高速旋转装置，获取运动目标的序列图像。根据图像间的交互方差系数mv建立序列图像的背景，利用背景差分提取检测目标。综合质心迭代算法和卡尔曼滤波器实现了运动目标的---，根据运动轨迹方向确定可见异物是否存在，排除气泡的干扰。实验结果表明该系统能够有效地实现大输液中可见异物的实时检测功能。
基于机器视觉的易拉罐检测系统使用机器视觉led光源：圆顶式无影光，三环式无影光，低角度环形光，同轴光，有效地解决了打光的难题。通过对复合式光源的组合控制，能获得轮廓清晰、色彩对比鲜明的瓶盖图像，并能迅速地与设定值比较，找出具有边缘凹陷、表面划伤、拉环变形、密封胶破损、印刷字符、图案不清晰的---产品，并立即剔出生产线。
低功耗，soc方式。云+端的方式，通过端完成关键的机器视觉功能，高速影像筛选机咨询，把处理结果传回云，利用云端做分析判断。这种方式优势是减少网络带宽，把视频处理运算由中心分散到前端，这个笔者一定是未来的一个重要趋势。因此，作为端的cv芯片必须是低功耗并且带有一定的cpu功能，需要做到单颗电池续航能力---，并且具备一定的数据通信、任务调度功能。在不久的将来，机器眼时代将全来临。
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