因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。
Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。
经二值化（Binary Thresholding）处理后的图像中可认为是blob。
Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。
在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。
图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。
这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。
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，机器视觉检查怎么样，如面积、数量、位置、长度，机器视觉检查的质量，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。
典型结构编辑一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，机器视觉检查光纤，以达到效果。
光源可分为可见光和不可见光。
常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、灯和钠光灯。
可见光的缺点是光能不能保持稳定。
⒈ 基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-Ⅱ汽车仪表板总成是中国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、表、电流表、信号报等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。
检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报和若干照明9灯是否损坏或漏装。
一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。
基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、、快速质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。
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