机器视觉测控系统中的阈值选择策略与图像分割

第五章PPT主要讨论了阈值的选取在现代测控技术中的重要性，特别是针对基于机器视觉的测控系统。这一章节深入探讨了间接阈值法、多阈值法、p尾法确定阈值以及最大类间方差确定阈值的几种策略，这些方法在图像分割过程中起到关键作用，将图像划分为不同的区域，以便进行后续的分析和决策。 首先，章节介绍了机器视觉测控系统的基础概念，它利用图像处理技术来检测和识别物体，进而实现对系统的控制。系统通常包含图像获取部分，如照相机和摄像系统，它们能获取静态或动态、二维或三维的图像信息。光源的选择对于保证图像质量至关重要，需要满足适度、均匀、稳定且无阴影，且具有可调性，以确保成像清晰度和细节分辨率。 图像处理部分则是决策和分类的核心，通过分析处理后的图像，系统能够区分不同区域，比如设置阈值来划分高光和阴影部分。间接阈值法通过逐步调整阈值，寻找最佳分界线，多阈值法则适用于复杂场景，根据图像的不同特性设定多个阈值。p尾法确定阈值基于统计学原理，找出灰度值分布的尾部，而最大类间方差确定阈值则是通过最大化两个区域之间的差异来划分。 此外，章节还简要提到了HALCON这个机器视觉软件平台，它是作者用于研究和开发专用视觉测控系统方案的工具。通过实际案例展示了机器视觉测控系统在工业领域的广泛应用，如尺寸测量、缺陷识别、电子器件检测、零部件检验以及三维工具检测等。 第五章PPT深入剖析了阈值选取在现代测控技术中如何通过机器视觉系统提高精度和效率，展示了图像处理技术在工业自动化中的核心地位，并提供了实际操作中的设计考量和策略选择。