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在研究的過程中發(fā)現(xiàn)圖像的分割、平滑還可應(yīng)用其他方法如圖像的分割可以用邊緣檢測的方法實現(xiàn)平滑去噪可以用平滑模板來實現(xiàn)等。這里詳細介紹本文對圖像平滑、邊緣檢測所做的較深入的研究。圖像平滑圖像的平滑處理技術(shù)即圖像的去噪聲處理主要是為了去除實際成像過程中因成像設(shè)備和環(huán)境所造成的圖像失真提取有用信息。眾所周知實際獲得的圖像在形成、傳輸、接收和處理的過程中不可避免地存在著外部干擾和內(nèi)部干擾如光電轉(zhuǎn)換過程中敏感元件靈敏度的不均勻性、數(shù)字化過程的量化噪聲、傳輸過程中的誤差以及人為因素等均會使圖像變質(zhì)。因此去除噪聲恢復(fù)原始圖像是圖像處理中的一個重要內(nèi)容。
目前大部分CCD視覺檢測系統(tǒng)都采用LED做為外部光源，泄漏測試設(shè)備價格，實際上在使用在當外部光源照明不均勻、有突變噪音或者背景灰度變化比較大時整幅圖像分割將沒有?適合的單一閾值因為單一的閾值不能兼顧圖像各個像素的實際情況。這時可對圖?像按照坐標分塊對每一個分別選取一個閾值進行分割這種與坐標相關(guān)的閾值稱為?動態(tài)閾值法。這類算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度比較大但是抗噪音能力較強對?采用全局閾值不容易分割的圖像有比較好的效果。動態(tài)閾值的選取比較簡單的法則是對每個像素確定以它為中心的一個鄰域窗口?計算窗口內(nèi)像素的值和值然后取它們的均值作為閾值。
超聲波焊接機按照自動化水平可以分為自動焊接機、半自動超聲波焊接機、手動焊接機，對于現(xiàn)代化企業(yè)來講，自動化水平越高越有利于企業(yè)流水線生產(chǎn)，泄漏測試設(shè)備，所以自動焊接機的使用是企業(yè)未來的一個趨勢。超聲波當物體振動時會發(fā)出聲音?？茖W(xué)家們將每秒鐘振動的次數(shù)稱為聲音的頻率，泄漏測試設(shè)備銷售，它的單位是赫茲。我們?nèi)祟惗淠苈牭降穆暡l率為16HZ～20KHz(千赫茲)。因此，當物體的振動超過一定的頻率，即高于人耳聽閾上，人們便聽不出來了，這樣的聲波稱為“超聲波”。通常用于醫(yī)學(xué)診斷的超聲波頻率為1～5兆赫。
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