武汉万安智能技术有限公司成立于2014年3月，是一家专注于为客户提供各类工业自动化相关的软件和系统产品的高科技公司。
机器视觉系统光源选型要素：
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重要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很大的对比度，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。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
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机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：
⒈ 检测：又可分为定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别***、缺陷性检测与装配完全性检测）。
⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
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图像处理的特点是信息量大，因此图像处理系统必须配置快速处理硬件。80年代后出现图像处理工作站。对于点处理，采用快速硬件流水线处理器,它由视频运算器(ALU)和查找表(LUT)组成,用于实时进行图像间加、减、乘、除、逻辑运算和灰度变换。对于邻域处理,应用快速实时小核卷积器,它由乘法器、累加器、移位寄存器和查找表等组成，用于实时卷积滤波，去噪声，增强，平滑和边缘提取等。对于大域处理，可用快速阵列机，它配有数字信号处理器等，用于快速傅里叶变换、各种矩阵运算和矢量运算。
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图像处理和计算机视觉的区别：
研究对象及处理过程不同。
图像处理主要研究二维图像，处理一个图像或一组图像之间的相互转换的过程。
计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景，是从图像中提取抽象的语义信息，实现图像理解是计算机视觉的目标。