Understanding and Applying Machine Vision, Second Edition, Revised and Expanded (Manufacturing Engineering and Materials Processing)

Understanding and Applying Machine Vision, Second Edition, Revised and Expanded (Manufacturing Engineering and Materials Processing)

Language: English

Pages: 416

ISBN: 0824789296

Format: PDF / Kindle (mobi) / ePub

A discussion of applications of machine vision technology in the semiconductor, electronic, automotive, wood, food, pharmaceutical, printing, and container industries. It describes systems that enable projects to move forward swiftly and efficiently, and focuses on the nuances of the engineering and system integration of machine vision technology.















photography, one can use panoramic optics to take a view of a mountain range, and although a family might be in the picture in the foothills of the mountains, it is  unlikely that you would be able to discriminate the family in the picture. On the other hand, using a different lens and moving closer to the family, one would be able to  capture the facial expressions of each member, but the resulting picture would not include the peaks of the mountains.

Because of the random nature of such fiber bundles, this redistribution may not always be as uniform as desired.—  Collimators A third option to effectively deliver light is to move the image of the source far from the subject by collimating the light (Figure 6.10). There will still be light at various  angles due to the physical extent of the source, but the image of the source will be at infinity. This last method is actually the most light­efficient method, but because of

Resolution. Regrettably, the term resolution reflects concepts that have evolved from different industries for different types of detectors and by researchers from  different disciplines. The TV industry adopted the concept of TV lines; the solid­state imaging community adopted pixels as equivalent to photosites; and the  photographic industry established the concept of line pairs, or cycles per millimeter:

One such technique involves computing a binary threshold appropriate for a scene by analyzing a histogram or plot of the frequency of each gray shade is experienced  in the scene. Another approach, computing a threshold on a pixel­by­pixel basis using the gray level data in a small region surrounding the pixel, is a local adaptive  thresholding tactic. There is a relationship between the signal­to­noise ratio (SIN) of an analog signal and the required number of gray levels:

technique that records the first and last coordinates of straightline segments. In frame grabber systems, the image frame can be considered as a bitmapped image storage with each pixel in the image frame represented by an N­bit word  indicating the light intensity level. The size of the image frame is set by the n × m pixel matrix. As resolution of the image increases by a factor of 2, the size of the buffer  memory increases by 4.

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