美国AB——1771-CAD变频器处理器输入模块触摸屏质保一年
1734-232ASC 1746-FIO4I 1747-AENTR 1756-A10 1762-IA8
1734-485ASC 1746-FIO4V 1747-BA 1756-A13 1762-IF2OF2
1734-4IOL 1746-HSCE 1747-BAJMPR 1756-A17 1762-IF4
1734-8CFG 1746-HSCE2 1747-C10 1756-A4 1762-IQ16
1734-8CFGDLX 1746-HSTP1 1747-C13 1756-A7 1762-IQ32T
1734-ACNR 5 1747-C20 1756-BA1 1762-IQ8
1734-ADN 1746-IA16 1747-CP3 1756-BA2 1762-IQ8OW6
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1734-AENTK 1746-IB16 1747-KY1 1756-CFM 1762-L24AWA
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在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。Blob分析（BlobAnalysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析(该连通域称为Blob)。其过程就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的；相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝，那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，经二值化（BinaryThresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，这个过程，就是Blob分析。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可以计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是对单个像素逐一分析，而是对图像的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码（RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于像素的算法相比，大大提高了处理的速度。但另一方面，Blob分析并不适用于以下图像：1.低对比度图像；2.必要的图像特征不能用2个灰度级描述；3.按照模版检测(图形检测需求)。总的来说，Blob分析就是检测图像的斑点，适用于背景单一，前景缺陷不区分类别，识别精度要求不高的场景。模板匹配法template matching模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。换句话说就是一副已知的需要匹配的小图像，在一副大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像元素，通过统计计算图像的均值、梯度、距离、方差等特征可以在图中找到目标，确定其坐标位置。这就说明，我们要找的模板是图像里标标准准存在的，这里说的标标准准，就是说，一旦图像或者模板发生变化，比如旋转，修改某几个像素，图像翻转等操作之后，我们就无法进行匹配了，这也是这个算法的弊端。所以这种匹配算法，就是在待检测图像上，从左到右，从上向下对模板图像与小东西的图像进行比对。
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