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图像测试设备工作原理

机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。

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图像测试设备评价概述

在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着很大的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因,不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。 比如，在图像识别中，所采集到的图像质量直接影响识别结果的准确性和可靠性；又如，远程会议和视频点播等系统受传输差错、网络延迟等不利因素影响，都需要在线实时的图像质量监控，以便于服务提供商动态地调整信源***策略，进而满足服务质量的要求；在军事应用方面，战场监视和打击评估的效果也取决于无人机等航拍设备所采集到的图像或视频的质量。因此，图像质量的合理评估具有非常重要的应用价值。

从有没有人参与的角度区分，图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支。主观评价以人作为观测者，对图像进行主观评价，力求能够真实地反映人的视觉感知；客观评价方法借助于某种数学模型，反映人眼的主观感知，给出基于数字计算的结果。

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基于图像处理的设备异常检测关键技术

由于设备异常检测过程的复杂性与技术局限性，传统人工方法进行设备异常检测时，由于没有故障样本，通常需要耗费大量人力成本和财力成本，不能解决设备本地资源的有限性问题，并且采集到的设备异常部位图像可辨识程度不高，不能对检测数据进行可视化处理，不能保证异常检测结果的可信度，进而无法上传到设备检测中心以图像的方式留存系统信息，因此无法获得满意的检测效果。为此，提出基于智能化图像处理的设备异常检测方法。针对采集的原始设备故障识别度不高的缺陷，通过图像灰度化处理、灰度拉伸和中值滤波等方法对图像进行预处理，提高设备异常检测的图像质量，为图像检索和提高设备异常检测效率提供技术支持，依据相关原理进行图像特征分解提取，并结合一定的匹配机制对图像进行相似度匹配。根据实际检测需求进行特征权重调整，获得较为准确的检测结果，以实现设备的有效异常检测。实验结果表明，采用改进算法进行设备的异常检测，能够提高设备检测系统运行的效率保证检测的准确性，满足了设备检测自动化的实际需求。

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