一般CCD在紫外区的量子效率较低。这是由于CCD表面多晶硅电极吸收了紫外光所致，目前已采用了三种增加光谱响应度的办法:一是将整个CCD器件减薄到约10um厚，并从背面照射器件以便使入射辐射不通过器件前面的叠置栅结构。二是用荧光材料对器件表面进行涂敷，使短波段的光子被涂层中荧光物质吸收后在可见光波段被重新发射。三是采用有效的相位技术，用离子扩散面代替多硅栅来维持所需势阱。 目前已有许多技术用以降低CCD的读出噪声和提高读出速度，如采用重新分级读出模式。重新分级是在传输所有电荷之前将包含在检测器中多路像素内的电荷进行整合的过程。检测器象素中重新分级的电荷以单一读出方式被检测因而只有*与一次读出相关的噪声。同时，也提高了读出速度。另外，还利用了双沟道设计使CCD两边同时读出信号，提高了读出速度。
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电荷耦合器件的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其他大多数器件是以电流或电压为信号。CCD的基本功能是电荷的存储和电荷的转移。因此，CCD工作过程的主要问题是信号电荷的产生、存储、传输和检测。CCD有两种基本类型：一是电荷包存储在半导体与绝缘体之间的界面，并沿界面传输，这类器件称为表面沟道CCD（简称SCCD）；二是电荷包存储在离半导体表面一定深度的体内，并在半导体体内沿一定方向传输，这类器件称为体沟道或埋沟道器件（简称BCCD）。下面以SCCD为主讨论CCD的基本工作原理。
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识别的几个具体应用方向：基于内容的图像提取：在巨大的图像**中寻找包含指定内容的所有图片。被指定的内容可以是多种形式，比如一个红色的大致是圆形的图案，或者一辆自行车。在这里对后一种内容的寻找显然要比前一种更复杂，因为前一种描述的是一个低级直观的视觉特征，而后者则涉及一个抽象概念（也可以说是高级的视觉特征），即‘自行车’，显然的一点就是自行车的外观并不是固定的。姿态评估：对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估。例如：对机器臂姿态和位置的评估。光学字符识别对图像中的印刷或手写文字进行识别鉴别，通常的输出是将之转化成易于编辑的文档形式。
技术性能及特点:
1.国内**的三相机立体成像技术,有效地解决了物料重叠造成的识别误差,能快速准确识别岀物料的具体数量。
2.采用进口高速线阵CCD传感器,分辨率高达2048,扫描速度可达每秒10000次;配备600万高清光学镜头,**小可以识别出0.3mm的颗粒。
3.辅道为两级控制,通过前后道速度差以及其它机械结构辅助,使得补数物料可以顺序通过,有效的提升数粒精度,适用于对精度要求较高的中小型颗粒物料。
4.采用触摸工控屏,界面友好,简单易懂,容易上手。
5.所有参数均保存在工控机中,理论上支持无限多种物料的识别及控制参数。
6.放料模式支持脚踏放料、触摸放料、自动放料等多种模式。
7.快速换料:—键快速清理功能,可以快速的清空设备的剩余物料,清料后只需将待数物料设为当前即可完成更换数粒的物料。
8.智能检测报警功能:异物检测报警,缺料检测报警,包装机异常报警。
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广义的识别在不同的场合又演化成了几个略有差异的概念：识别（狭义的）：对一个或多个经过预先定义或学习的物体或物类进行辨识，通常在辨识过程中还要提供他们的二维位置或三维姿态。鉴别：识别辨认单一物体本身。例如：某一人脸的识别，某一指纹的识别。监测：从图像中发现特定的情况内容。例如：医学中对细胞不正常技能的发现，交通监视仪器对过往车辆的发现。监测往往是通过简单的图像处理发现图像中的特殊区域，为后继更复杂的操作提供起点。
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一个计算机视觉，图像处理和机器视觉所共有的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够准确的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别，印刷或手写文件识别或者车辆识别。而且这些识别需要在特定的环境中，具有指定的光照，背景和目标姿态要求。
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