在化工生产中，机器视觉的常见技术主要包括以下几类：
1. 图像处理技术：
图像处理技术是机器视觉技术的基础，涉及图像增强、恢复、压缩等，用于改善图像质量或提取图像中的有用信息。
在化工生产中，图像处理技术可能用于对生产过程中的图像进行预处理、增强和滤波等操作，以便后续的图像分析和识别。
2. 目标检测与识别技术：
目标检测技术是机器视觉中的一项重要技术，用于在图像中自动识别出目标物体的位置和大小等信息。
在化工生产中，目标检测与识别技术可能用于检测生产线上产品的位置、数量以及是否存在缺陷等。
3. 特征提取与表示技术：
从图像或视频中提取有意义的特征，如边缘、纹理、颜色特征等，并将其表示为计算机可以理解和处理的形式。
在化工生产中，特征提取技术可能用于提取产品的形状、大小、颜色等特征，以便进行后续的分类和识别。
4. 卷积神经网络（CNN）：
卷积神经网络是一种在视觉检测中应用广泛、普遍的机器视觉模型，能够提取到相邻像素点之间的特征模式。
在化工生产中，CNN可能用于对图像进行特征提取和分类，以实现自动化检测和识别。
5. 其他相关技术：
除了上述技术外，机器视觉在化工生产中还可能涉及图像生成与合成技术、场景理解与分析技术等。
工业机器视觉系统还可能包含机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软件和硬件技术等。
化工生产中机器视觉的常见技术包括图像处理技术、目标检测与识别技术、特征提取与表示技术、卷积神经网络等。这些技术在提高生产效率、降低人工成本、提高产品质量等方面发挥着重要作用。
