以往计算机速度较慢时，机器视觉，采用视觉处理器加快视觉处理任务。
采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。
当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。
机器选型编辑在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。
系统之所以成功，机器视觉控制，首先要保证图像质量好，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质量不好，特征不明显引起的。
要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，机器视觉芯片，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
Color检测一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。
也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。
问题在于这些色差不同于人眼的感觉。
即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。
所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。
基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。
目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。
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