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这一节介绍如何完成常用的机器视觉任务。最常用的检测任务是测试图像中有还是没有某个部件，并测量部件的大小以确定是否满足标准。 测量是基于图像中物体所表现出来特征。图像处理算法通常利用图像中包含的信息进行分类，如边、面或形状。不同类型的机器视觉算法，影响并提取一种或多种信息。 边缘检测及其衍生技术，如耙子，同心耙，和辐条（rakes, concentric rakes, and spokes）用于
本节介绍如果对图像进行颗粒分析。颗粒分析用于获得统计信息，如面积、数量、位置、以及颗粒存在。 利用这些信息，可以完成许多机器视觉检测任务，例如硅圆片的裂缝检测，或电路板的焊接缺陷检测。如何进行颗粒分析的例子有助于实现网络检测任务的实现包括定位木板的结构化缺陷或检查塑料薄模裂缝。 下图列举了实现颗粒分析的步骤:
这一节开始介绍如何进行灰度和彩色图像的测量。可以基于图像统计进行监测判断，例如一个区域中的平均密度水平。 根据图像统计特征，可以在灰度或彩色图像上完成许多机器视觉监测任务，例如监测成份的存在或缺失，监测部件的瑕疵，以及与参照物比较彩色成份。下面的图说明了进行灰度或彩色图像监测的基本步骤。
本节介绍如何建立图像系统，采集和显示图像，分析图像，以及为进一步处理准备图像。 建立图像系统 在开始获取、分析、处理图像之前，必须先建立图像系统。建立图像系统的方法取决于图像环境以及分析和处理的需要。图像系统应该产生足够高的质量以能够从图像中获取信息。 搭建图像系统的完整步骤如下。 根据给定的颗粒限制以及被检测物体的尺寸，确定设备类型。参考NI Vision概念手册中第三章，系统设置与校准
本节介绍虚NI Vision for LabVIEW软件，概述了NI VISION中的模板构成，并列出了开发机器视觉应用程序的步骤。
目录 NI Vision 函数模板. 4 建立图像系统. 10 采集或读取图像. 15 分析图像. 19 定义关注区. 25 进行颗粒分析. 38 进行颗粒测量. 41 设置搜索区域. 47 进行测量. 66 显示结果. 74 Simple Calibration 86 在LabVIEW 实时模块中使用NI Vision 90 Software Installation 91 Image F
目前介绍SQL Server 2008 SSAS性能调优的文章不多，为了便于研究，现将手头收集的部分精品收藏于此。待闲暇之时，当译之。
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