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表2.1 各类光源性质对比
名称
能耗/w 电压/V 协调性 发热量 可靠性 寿命/H
钨丝灯 15~200 220 高 高 低 3000
卤素灯 100 220 高 极高 低 3000
日光灯 4~100 220 不易 较高 低 500~8000
LED灯
极低 很低 多形式 极低 较高 1000
1、光源 2、散光板 3、传输带 4、CCD摄像头 5、图像采集卡 6、计算机
图2.3 成像装置
3 图像处理的研究
3.1 图像处理的基本流程
图像处理主要分为三个步骤，第一步，是对从成像系统获得的图像进行图像滤波处理，去除背景中的噪声；第二步是通过二值化将图像中的玻璃瓶图像及其背景分离开来；最后一步是进行边缘提取，提取出所需要的主体部分即玻璃瓶图像的轮廓。通过三个步骤对图像的处理，为下一步的图像识别奠定基础。
3.2 图像滤波
在实际操作中，对于刚刚获取的图像，图像本身存在着很多噪声，这是在图像的获得和处理过程中产生的，这个结果是不可避免的。然而噪声的存在会在很大程度上影响到图像的质量，使得我们对于图像中的特征部分难以辨别，这一点给图像处理分析带来了不便之处。因此，如何去除噪声，选取何种去除噪声的方式成为图像处理中的一个重要部分。图像滤波就是消除图像所带有噪声的一种方式，它的作用主要有两个，分别是改善图像质量和获取对象特征。
但是，图像滤波过程中也存在着许许多多的麻烦和问题，不同的情况会造成不同的噪声，噪声种类的错综复杂，也造就了滤波方式的多样性，按不同的方式，滤波可以分为不同的种类，在绝大部分分类中，主要将滤波方式分为空间滤波和频域滤波两种。
中值滤波和均值滤波是空间滤波方法中的两种主要方式。对于中值滤波，是将区域内所有像素的灰度值按大小进行排列，并将排列后处于中间值的那一个灰度值作为区域中心像素的灰度值。对于均值滤波，是将区域内所有像素的灰度值相加后求平均数，并将这个平均值作为区域中心像素的灰度值，在取均值的过程中，如果规定了区域内各个像素的权重，也就是各个像素前面的系数，则称为加权均值滤波。啤酒瓶表面不规则的缺陷，如啤酒瓶表面的气泡、裂痕等，大多都是随机的，所以可以选择均值线性空间滤波器，这能有效的去除噪声，获得一个较好的视觉效果。
3.3 二值化
对于一张刚刚获取的图像，在图像中，我们得到不仅有目标，还包含了背景及噪声，如何这种复杂的情况下单独获取图像目标，最为常用的方法就是设定一个阈值T，根据图像像素点灰度值是否大于这个阈值T，分为两个不同的像素集合，一个部分是灰度值大于T的像素点集合，另一部分是灰度值小于T的像素点集合，这个过程被称为图像的二值化（binarization）。二值化处理就是把图像f(x,y)根据阈值的界定分成目标物体和背景两个领域。阈值确定方式常用的有非零取一、固定阈值、双固定阈值等，通过二值化处理把一副复杂的灰度图转变成了一副简单的黑白二值的图像，这使得我们所需要获取的目标图像和它的背景分离了开来，为图像之后的处理分析提供了方便。
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