随着视觉检查系统在医药产品质量检查上越来越广泛的应用，对于视觉检查系统的精度要求也越来越高，针对于影响视觉检查系统精度的一些主要原因，例如信号噪音等，提出了使用高像素等方法以提高视觉检查系统的精度。
　　视觉检查系统的原理：
　　通过图像采集获得被检测目标的图像信号，将图像信号通过（模数）转换成数字信号再传输给专门的图像处理系统，根据亮度、像素和颜色的分布信息进行运算分析来获得目标特征，最后根据之前设定的判别准则输出系统运算的结果，通过控制系统来控制和驱动相应的外围机构来执行一定的处理。
　　在初期采集的图像信号中，往往含有各种噪声，噪声引起的信号会干扰到特征变量引起的信号，严重影响了信号的质量，大大降低了视觉检查系统的精度，所以在视觉检查系统中，去除信号噪声是一个相当重要的课题。
　　常见的一些信号噪声类型：
　　1、高斯噪声；2、瑞利噪声；3、伽马噪声；4、指数分布噪声；5、均匀分布噪声；6、脉冲噪声。
　　为消除噪声常用的两种方法：
　　1、使用各种滤波方法进行过滤处理。例如均值滤波法、中值滤波法、自适应中值滤波法、基于小波变换的自适应模糊滤波法等。这些滤波方法能有效的减小信号噪音的影响，但想完全消除噪音的影响，目前是无法做到的。
　　2、加大特征变量的信号幅值范围，达到可与噪音信号明显区别的目的。其中比较有效的方法是提高相机的像素。
　　像素的定义：
　　像素是用来计算数码影像的一种单位，是计算机屏幕上所能显示的最小单位。
　　提高像素对于特征变量信号幅值的影响：可看出随着像素的提高，单位像素格的面积急剧减小，异物粒子在单位像素格内的信号强度得到了极大的增强，从而大大减少了噪音信号对其的干扰可能性。进一步提高了视觉检查系统对于异物的检测精度，使得精确检测出极小异物成为了可能。
　　使用滤波法减小噪音对信号的干扰，提高像素以增强变量特征的信号从而避免噪音信号的干扰，这些措施都能有效提高视觉检查系统的精度，从长远角度来看，噪音源是不可能消失的，减小噪音的措施受技术手段限制，只能将噪音的影响减小到一定程度，而努力提高像素，从而有效增强变量特征的信号以避免噪音信号的干扰才是未来的真正发展趋势。
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