颜色检测仪器分类
颜色检测仪器的两大类中，用肉眼直接去分辨颜色的称为标准光源对色灯箱。标准光源对色灯箱提供了各种环境的标准光源，如模拟的太阳光d65、d50，模拟的商店灯光tl84、cwf、u30等，还有展示厅的射灯inca、酒店家庭照明f灯光等等。另一类颜色检测仪器叫做电脑色差仪，就是用电脑测量和处理的方法，自动显示颜色偏差的数据，如△e、△lab等数值。
在机器视觉系统中，获得一张高的可处理的图像是-。系统之所以成功，首先要-图像-，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像不好，特征不明显引起的。要-好的图像，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够-需要检测的特征-于其他背景。
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者l.r.罗伯兹关于理解多面体组成的积木研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，a.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理；图像处理和分析的并行算法；从二维图像提取三维信息；序列图像分析和运动参量求值；视觉知识的表示；视觉系统的知识库等。
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