?　中科院惠州先進(jìn)制造產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究中心依托自動(dòng)化研究所,中心擁有一支以博士、碩士為主的高水平研發(fā)團(tuán)隊(duì)，憑借多年積累的機(jī)器人技術(shù)和智能控制技術(shù)，成功研發(fā)出系列工業(yè)機(jī)器人核心控制算法和視覺處理算法，團(tuán)隊(duì)多次獲得國家、省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)，依托團(tuán)隊(duì)已申請(qǐng)發(fā)明專利30余項(xiàng)，并且在智能制造和機(jī)器人產(chǎn)業(yè)方面都有較大的突破,中心技術(shù)優(yōu)勢(shì)和成果

1） 以工業(yè)機(jī)器人為主的自動(dòng)化柔性系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)與開發(fā)；?
2）基于智能制造所需的自動(dòng)化關(guān)鍵技術(shù)：如機(jī)器視覺定位、檢測(cè)技術(shù)，多傳感信息智能融合技術(shù)，工業(yè)過程控制技術(shù)；?
3）面向機(jī)器人操作的機(jī)器人高精度操作與控制理論的核心技術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用開發(fā)；?
4）面向智能制造所學(xué)的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)、自動(dòng)化設(shè)備和智能系統(tǒng)。?

中心經(jīng)營范圍涵蓋先進(jìn)制造，工業(yè)機(jī)器人，機(jī)電一體化，物聯(lián)網(wǎng)，電子信息、CCD視覺檢測(cè)等技術(shù)的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售，自動(dòng)化及信息系統(tǒng)集成設(shè)計(jì)、咨詢及工程等。?

中心將努力為促進(jìn)“智慧惠州”建設(shè)和先進(jìn)制造產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，引進(jìn)和培養(yǎng)創(chuàng)新人才，服務(wù)地方企業(yè)和地方經(jīng)濟(jì)建設(shè)，打造珠江東岸先進(jìn)技術(shù)裝備產(chǎn)業(yè)帶的創(chuàng)新引擎做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)。

依據(jù)這兩條原則圖像分割方法分為基于直方圖、基于邊緣、基于區(qū)域、基于區(qū)域和邊緣分割等方法。主要有兩

ccd視覺檢測(cè)
方圖來決定圖像空間域像素聚類。但它只利用了圖像灰度特征并沒有利用圖像中的其它有用信息使得分割結(jié)果對(duì)噪聲十分敏感二是空間域區(qū)域增長分割方法。它是對(duì)在某種意義上

好的分割效果但缺點(diǎn)是運(yùn)算復(fù)雜處理速度慢。其它的方法如邊緣追蹤法、錐體圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)法、標(biāo)記松弛迭代法、基于知識(shí)的分割方法等等。一般簡(jiǎn)單圖像的分割如陶瓷插針CCD圖像的分割用灰度閾值分割法就足夠了?；叶乳撝捣指罘ㄊ且环N基本區(qū)域的技術(shù)這種方法是把每一個(gè)像素的灰度值與一個(gè)閾值進(jìn)行比較根據(jù)它是否超過該閾值而將該像素歸于兩類中的一類。其關(guān)鍵在于閾值的計(jì)算與選取。

目前大部分CCD視覺檢測(cè)系統(tǒng)都采用LED做為外部光源,實(shí)際上在使用在當(dāng)外部光源照明不均勻、有突變?cè)胍艋蛘弑尘盎叶茸兓容^大時(shí)整幅圖像分割將沒有適合的單一閾值因?yàn)閱我坏拈撝挡荒芗骖檲D像各個(gè)像素的實(shí)際情況。這時(shí)可對(duì)圖像按照坐標(biāo)分塊對(duì)每一個(gè)分別選取一個(gè)閾值進(jìn)行分割這種與坐標(biāo)相關(guān)的閾值稱為動(dòng)態(tài)閾值法。這類算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度比較大但是抗噪音能力較強(qiáng)對(duì)采用全局閾值不容易分割的圖像有比較好的效果。動(dòng)態(tài)閾值的選取比較簡(jiǎn)單的法則是對(duì)每個(gè)像素確定以它為中心的一個(gè)鄰域窗口計(jì)算窗口內(nèi)像素的最大值和最小值然后取它們的均值作為閾值。

圖像處理方法的研究由于對(duì)圖像處理要求的不同圖像處理方法多種多樣主要有圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像銳化、圖像分割與特征提取等多種方法。針對(duì)本文所設(shè)計(jì)的CCD顯微放大測(cè)量系統(tǒng)為達(dá)到測(cè)試的目的需對(duì)插針圖像進(jìn)行圖像分割、平滑去除噪聲、二值化等處理。在圖像處理方法的原理進(jìn)行了較詳盡的介紹。在本文所計(jì)的這個(gè)CCD顯微放大測(cè)量系統(tǒng)中圖像處理的關(guān)鍵在于圖像的分割和去噪聲、二值化。研究采用基于最優(yōu)閾值和動(dòng)態(tài)閾值分割方法、鄰域平均去噪聲的方法編程處理CCD圖像。