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CCD检测设备视觉系统的目的是通过CCD检测设备视觉产品(即光源、镜头、摄像头、采集卡)将拍摄到的物体转换成图像信号，并传输给CCD检测设备视觉软件(即图像处理系统)，以代替人眼的测量、检测和判断。其原理是计算机、图像处理器及相关设备模拟人的视觉行为，完成人的视觉系统获得的信息。
随着微机技术、网络技术和大数据集成技术的发展，相信未来CCD检测设备的视觉系统将取代人类完成更艰巨的任务。对于工业CCD检测设备来说，重复工作并不难，但当面临无序的环境时，就不能再依靠设定的程序继续执行工作，在特殊场合很难满足操作要求。
如何让工业CCD检测设备的人更加智能化，这就要求工业CCD检测设备的智能引导系统具有视觉控制，从而把眼睛安在CCD检测设备的人身上，使其具有感知功能。CCD检测设备的学习方法越来越受到重视，模式识别的各个领域总有两个分支:基于结构的和基于统计的。
如果说基于几何的计算机视觉主要是通过几何来描述物体的三维结构及其运动，那么它属于结构方法，已经得到了系统的研究；然而，计算机视觉中的统计方法除了在图像处理中有很好的应用外，并不完善，更谈不上系统化。
图像平滑技术，即图像去噪，主要用于去除实际成像过程中成像设备和环境引起的图像失真，提取有用信息。众所周知，在形成、发射、接收和处理过程中，不可避免地存在外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程中的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，都会使图像变差。因此，去噪和恢复原始图像是图像处理的重要内容。