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针对目前无损检测过程中的大量人工操作、检测效率低下和检测精度低的特点，提出了一种搭载于工业机器人的无损检测系统的设计方法，实现了系统的软硬件设计。设计的机器人系统具有4个自由度，可以实现三维空间的立体

图象的边缘信息对人或对机器视觉来说,都是非常重要的。由于边缘具有能勾画区域的形状,且能被局部定义以及能传递大部分图象信息等许多优点,因此,边缘检测可看作是处理许多复杂问题的关键,是图象分析和理解的第一

提出了一种基于机器视觉和支持向量机集成的液体质量智能检测系统。该系统采用了专门装置采集瓶内旋转液体的序列图像。对采集到的序列图像进行运动分析，确定图像序列中的运动区域。然后提取运动区域的特征，提出多核

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究,

Based on machine vision, PCB bare board defect detection method research.pdf

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利用机器视觉技术检测红枣的缺陷，首先校正光照不均，然后提取红枣表明的颜色，纹理特征，利用卷积神经网络进行分类识别。

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针对桩护壁表面图像纹理复杂、裂缝对比度低，图像拍摄角度及距离不固定导致绝对阈值无法适用等问题，提出一种基于机器视觉的桩护壁裂缝检测方法。利用像素点互补算法增强图像裂缝的对比度，利用相位角及灰度分布改进