多CCD视觉检测技术的研究

王俊龙; 曲兴华; 赵阳

doi:10.13873/j.1000-97872010.01.013

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多CCD视觉检测技术的研究

前沿技术 | 更新时间：2025-09-11

- 多CCD视觉检测技术的研究
- Research on multi CCD vision detection technology
- 传感器与微系统 2010年29卷第1期页码：114-116+120
- 作者机构：
  
  天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（50875185）;天津市应用基础及前沿技术重点资助项目（09JCZDJC23600）
- DOI：10.13873/j.1000-97872010.01.013
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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[1]王俊龙,曲兴华,赵阳.多CCD视觉检测技术的研究[J].传感器与微系统,2010,29(01):114-116+120.

WANG Jun-long, QU Xing-hua, ZHAO Yang. Research on multi CCD vision detection technology[J]. 2010, 29(1): 114-116+120.
[1]王俊龙,曲兴华,赵阳.多CCD视觉检测技术的研究[J].传感器与微系统,2010,29(01):114-116+120. DOI： 10.13873/j.1000-97872010.01.013.

WANG Jun-long, QU Xing-hua, ZHAO Yang. Research on multi CCD vision detection technology[J]. 2010, 29(1): 114-116+120. DOI： 10.13873/j.1000-97872010.01.013.

摘要

设计了多CCD视觉检测技术中的照明系统

实现了平行光照明技术在多CCD视觉检测中的应用

并搭建实验平台完成实验

结果表明:该多CCD视觉检测技术能够比单CCD视觉检测技术获得更多的图像信息

降低了后继处理的复杂程度

提高检测系统的测量精度与抗干扰能力及测量效率。

Abstract

The lighting system of multi CCD vision detection is designed

and the experiment platform is set up.The results show that the multi CCD vision detection technology can obtain more information of the image than monocular CCD vision

which reduces the complexity of subsequent treatment and improves the measurement accuracy of detection systems as well as the anti-interference ability and measurement efficiency.

关键词

Keywords

references

基于最大熵原则和灰度变换的图像增强 [J]. 章秀华,杨坤涛. 光电工程 . 2007(02)

基于单幅测量图像的三维缺陷检测技术 [J]. 宋丽梅,周兴林,徐可欣,曲兴华,叶声华. 光学学报 . 2005(09)

立体视觉研究的现状与进展 [J]. 游素亚. 中国图象图形学报 . 1997(01)

钢板表面缺陷在线视觉检测系统关键技术研究 [D]. 张洪涛. 天津大学 2008

基于CMOS图像传感器的成像系统研究 [D]. 邢汝佳. 中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所） 2007

Multispectral inspection of citrus in real-time using machine vision and digital signal processors [J] . N. Aleixos,J. Blasco,F. Navarrón,E. Moltó. Computers and Electronics in Agriculture . 2002 (2)

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