TIME
1、图像采集：使用相机或图像传感器获取图像数据。
2、图像预处理：包括噪声去除、图像增强等，以提高图像质量和后续处理的准确性。
3、特征提取：从图像中提取关键信息，如边缘、角点、纹理等。
4、目标识别与定位：根据提取的特征识别图像中的目标物体，并进行定位。
5、图像处理与分析：对目标物体进行更深入的图像处理和分析，如形状分析、尺寸测量等。
6、结果输出：将处理结果以图像、数据或其他形式输出，以供后续使用或展示。
在机器视觉应用中，常用的颜色模型主要有以下几种：
1、RGB模型：这是一种基于红、绿、蓝三原色混合的颜色模型，广泛应用于计算机图形学和图像处理领域。
2、灰度模型：将彩色图像转换为黑白图像，以便于处理和计算，在机器视觉中，灰度模型常用于简化计算和提高处理速度。
3、HSV模型（Hue, Saturation, Value）：这是一种基于色相、饱和度和亮度表示颜色的模型，更接近于人类视觉系统对颜色的感知方式，在机器视觉中，HSV模型常用于颜色识别和分割。
4、CMYK模型：主要用于印刷行业，包括青、洋红、黄和黑四种颜色，在某些特定的机器视觉应用中，如印刷品检测，也可能会使用到CMYK模型。
不同的颜色模型在机器视觉的不同阶段和特定应用中具有不同的优势和适用性，选择合适的颜色模型有助于提高机器视觉系统的性能和准确性。