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图像信号的处理是机器视觉系统的核心，它相当于人的大脑。如何对图像进行处理和运算即算法都体现在这里，是开发中的重点和难点所在。随着计算机技 术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速发展，为了提高系统的实时性，对图像处理的很多工作都必须借助硬件完成，如DSP、专用图像信号处理卡等。软件 则主要完成算法中不太成熟、尚需不断探索和改变的部分。 对于烟草杂物剔除系统来说，系统是一个实时系统，所以其图像处理系统当然应该是实时的。为了满足实时性要求，采用了DSP技术、应用硬件 (FPGA)和软件相结合的方法，来完成图像处理的任务，即用识别软件对送到DSP内存中的表征烟草或杂物特征信息的数据，一帧一帧地进行处理，区分 出哪些是杂物哪些是烟叶，并根据杂物的位置信息发出相应的剔除指令给剔除模块的电磁阀，控制高压空气吹掉杂物。在处理的时间上必须要注意的是，3d_机器视觉，为了满足系 统对物料图像连续无遗漏处理的实时性要求，必须使图像的处理速度大于图像采集的速度。

全球机器视觉主要分为以下两类：

一类是用于大规模或者高测试要求的生产线上，如包装、印刷、分拣等，或者在野外、核电等不适合人员工作的环境中，机器视觉光源，利用机器视觉方式代替传统人工测量或检试，机器视觉系统，同时实现人工条件下无法达到的可靠性、精.确度及自动化程度。

另一类应用是必须用到高性能、精密机器视觉组件的专业设备制造，典型代表是最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体制造设备。从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，这类设备都依赖于高精度的视觉测量以对运动部件进行导引与定位。例如，盐城机器视觉，如果锡膏印刷工序存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现，那么返修的成本将会是原成本的100倍以上。

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