美國AB——1771-CAD變頻器處理器輸入模塊觸摸屏質保一年
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
1734-ADNX 1746-IA4 1747-DU501 1756-BATA 1762-IR4
1734-AENT 1746-IA8 1747-FC 1756-BATM 1762-IT4
1734-AENTK 1746-IB16 1747-KY1 1756-CFM 1762-L24AWA
1734-AENTR 1746-IB32 1747-L532 1756-CN2 1762-L24AWAR
1734-AENTRK 1746-IB8 1747-L533 1756-CN2R 1762-L24BWA
1734-APB 1746-IC16 1747-L541 1756-CNB 1762-L24BWAR
1734-ARM 1746-IG16 1747-L542 1756-CNBR 1762-L24BXB
1734-ARMK 1746-IH16 1747-L543 1756-CP3 1762-L24BXBR
1734-CTM 1746-IM16 1747-L551 1756-CPR2 1762-L40AWA
1734-CTMK 1746-IM4 1747-L552 1756-DH485 1762-L40AWAR
1734-EP24DC 1746-IM8 1747-L553 1756-DHRIO 1762-L40BWA
1734-EP24DCK 1746-IN16 1747-M13 1756-DNB 1762-L40BWAR
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1734-EXT1 1746-IO12 1747-OS302 1756-EN2T 1762-L40BXBR
1734-EXT3 1746-IO12DC 1747-OS401 1756-ENBT 1762-OA8
1734-FPD 1746-IO4 1747-RL302 1756-EWEB 1762-OB16
1734-FPDK 1746-IO8 1747-SDN 1756-HSC 1762-OB32T
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在計算機視覺中的Blob是指圖像中的具有相似顏色、紋理等特征所組成的一塊連通區域。Blob分析（BlobAnalysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析(該連通域稱為Blob)。其過程就是將圖像進行二值化，分割得到前景和背景，然后進行連通區域檢測，從而得到Blob塊的過程。簡單來說，blob分析就是在一塊“光滑”區域內，將出現“灰度突變”的小區域尋找出來。舉例來說，假如現在有一塊剛生產出來的玻璃，表面非常光滑，平整。如果這塊玻璃上面沒有瑕疵，那么，我們是檢測不到“灰度突變”的；相反，如果在玻璃生產線上，由于種種原因，造成了玻璃上面有一個凸起的小泡、有一塊黑斑、有一點裂縫，那么，我們就能在這塊玻璃上面檢測到紋理，經二值化（BinaryThresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob。而這些部分，就是生產過程中造成的瑕疵，這個過程，就是Blob分析。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，并可以計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是對單個像素逐一分析，而是對圖像的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼（RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基于像素的算法相比，大大提高了處理的速度。但另一方面，Blob分析并不適用于以下圖像：1.低對比度圖像；2.必要的圖像特征不能用2個灰度級描述；3.按照模版檢測(圖形檢測需求)。總的來說，Blob分析就是檢測圖像的斑點，適用于背景單一，前景缺陷不區分類別，識別精度要求不高的場景。模板匹配法template matching模板匹配是一種最原始、最基本的模式識別方法，研究某一特定對象物的圖案位于圖像的什么地方，進而識別對象物，這就是一個匹配問題。它是圖像處理中最基本、最常用的匹配方法。換句話說就是一副已知的需要匹配的小圖像，在一副大圖像中搜尋目標，已知該圖中有要找的目標，且該目標同模板有相同的尺寸、方向和圖像元素，通過統計計算圖像的均值、梯度、距離、方差等特征可以在圖中找到目標，確定其坐標位置。這就說明，我們要找的模板是圖像里標標準準存在的，這里說的標標準準，就是說，一旦圖像或者模板發生變化，比如旋轉，修改某幾個像素，圖像翻轉等操作之后，我們就無法進行匹配了，這也是這個算法的弊端。所以這種匹配算法，就是在待檢測圖像上，從左到右，從上向下對模板圖像與小東西的圖像進行比對。
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