图像的识别

图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。

按照图像识别从易到难，可分为三类问题。类识别问题中，图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性，通过它即可判别出该地物的种类。第二类问题中，待识别物是有形的整体，二维图像信息已经足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。但这类问题不像一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体的属图与假定模型库的属图之间匹配。第三类问题是由输入的二维图、要素图、2·5维图等，得出被测物体的三维表示。这里存着如何将隐含的三维信息提取出来的问题，当是今研究的热点。

1抽样标准

1.1抽样依据:ASQCZ1.4-93(GB2828-03)单次抽样计划表LEVELⅡ

1.2判定标准:

a.CRITICALDEFECTMEETAQL0

b.MAJORDEFECTMEETAQL0.4

c.MINORDEFECTMEETAQL1.5

2检验工具

a.色差仪d.对比规

b.柱规

c.卡尺

3检验条件

1、环境光度700LUX

2、检验距离40CM

4检验项目及规格：

a.外观检查区域检验时间

A：正面可见区域15秒

B：前后壳上面及左右两面可见区域10秒

C：前后壳后、底面，底座可见区域5秒

1、前框与PANEL的接缝线，天津爱可信，左右及下边不得有明显，上方可允许不大于1.0。

机器视觉检测技术的主要特性即高速、*及非接触性，相较于传统检测技术有着*的优势。因此，其应用领域已经涵盖了人们生活的方方面面，爱可信，改良了行业产生模式，****大的****了生产效率，对行业的发展起到了****大的****作用。

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