影像预处理：影像预处理是OCR系统中，须解决问题的一个模块。影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。对待识别图像进行如下预处理，可以降低特征提取算法的难度，条码检测报告，并能提高识别的精度。二值化：由于彩像所含信息量过于巨大，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，需要对图像进行二值化处理，使图像只包含黑色的前景信息和白色的背景信息，条码检测器，提升识别处理的效率和度。

目前机器视觉技术在国内主要应用于定位、测量、检测和识别四个主要方向，在进行图像采集和图像处理的过程中，下面的机器视觉系统的五个问题直接影响了分析数据的获取性。

：打光的稳定性

在机器视觉应用中，打光稳定性影响测量的精度，条码检测好不好，因为只要是光照发生微小变化，测量结果都可能出现1到2个像素差。主要原因是光照的不稳定会影响到图像采集边缘位置发生变化，条码检测，所以在机器视觉系统设计中将环境光的影响消除到，同时要保证配套的主动光源的稳定性。

第二：工件位置的一致性

工件位置的不一致性是导致测量检测的一个特别重要的关注要素。工业生产线上不论是在线检测还是离线检测，机器视觉系统在获取产品图片信息时需要确保产品所抵达的位置是同一个位置，否则会出现定位不准确，测量工具出现的位置就不准确，导致测量结果出现偏差，对于产品的合格性很难把控。

第三：标定

在测量的时候一般是需要进行标定，主要分为光学畸变标定、投影畸变标定，物像空间的标定等，不过一般的标定算法都是基于平面的标定，对于不是平面的很难用标定算法解决。 还有有些特殊的测量过程中不会使用到标定板，所以标定算法不一定能解决所有问题。

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