機器視覺系統(tǒng)中的圖像處理技術(shù)主要包括以下幾種：

1. 圖像增強：通過調(diào)整圖像的對比度、亮度等屬性，改善圖像的視覺效果。常用的方法有直方圖均衡化、灰度變換、圖像求反、線性灰度增強等。這些技術(shù)可以突出圖像中的關(guān)鍵信息，提高圖像的可讀性和識別度。

2. 圖像濾波：用于去除圖像噪聲或增強圖像特征。常用的濾波方法有均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。這些技術(shù)可以平滑圖像，減少噪聲干擾，同時保留圖像的重要特征。

3. 邊緣檢測：通過檢測圖像中的邊緣信息，提取圖像的結(jié)構(gòu)特征。常用的邊緣檢測算子有Sobel、Canny、Laplacian等。邊緣檢測是圖像分割和目標(biāo)檢測的重要基礎(chǔ)。

4. 圖像分割：將圖像劃分為若干個具有特定屬性的區(qū)域，以便進(jìn)行后續(xù)的分析和處理。常見的分割方法有閾值分割、基于區(qū)域的分割、基于邊緣的分割等。圖像分割是提取圖像中感興趣區(qū)域的關(guān)鍵步驟。

5. 特征提?。簭膱D像中提取有意義的特征信息，如形狀、紋理、顏色等，為后續(xù)的圖像識別和分析提供基礎(chǔ)。特征提取是機器視覺系統(tǒng)中實現(xiàn)自動化檢測和識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

還有一些其他的圖像處理技術(shù)，如圖像變換（包括空域與頻域變換、幾何變換等）、二值化處理、灰度處理等，也在機器視覺系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。

機器視覺系統(tǒng)中的圖像處理技術(shù)多種多樣，它們共同構(gòu)成了機器視覺系統(tǒng)的核心，實現(xiàn)了對圖像的自動化處理和分析。