Funkcije vizualnega zaznavanja slik, obdelanih s CNC, vključujejo barvne značilnosti, značilnosti teksture, značilnosti prostorskega razmerja in značilnosti oblike. Barvne lastnosti temeljijo na vseh lastnostih slikovnih pik. Funkcije teksture so statistično izračunane na območju, ki vsebuje več slikovnih pik. Prostorsko razmerje se nanaša na prostorski položaj ali razmerje relativne orientacije med več predmeti na sliki. Značilnost oblike se nanaša na specifično obliko, sestavljeno iz niza geometrijskih elementov (točk, črt, površin) z določenim topološkim razmerjem na obdelovancu. Kot pomembne vizualne informacije o predmetih so značilnosti oblike stabilne atributne predstavitve predmetov.
V skladu s primerjavo med različnimi vizualnimi značilnostmi in analizo zgornjega dinamičnega merila uspešnosti je značilnost oblike v skladu z značilnostmi dinamičnega merila uspešnosti, zato je značilnost oblike izbrana kot njegova vizualna značilnost. Na splošno so značilnosti oblike lahko predstavljene kot konturne značilnosti na podlagi oblike in značilnosti regij na podlagi oblike, vključno z vogali, robovi, ravnimi črtami, krivuljami in regijami. Če pride do motenj na robu, bo ustvarjeno veliko število lažnih robnih točk, kar bo vplivalo na ekstrakcijo robnih značilnosti. V tem času je zelo pomembno najti ustrezen algoritem za obdelavo slike.
Korespondenčna analiza in metoda ekstrakcije značilnosti V procesu CNC obdelave, ko je referenca obdelave vogal obdelovanca, se na vizualni podobi pojavi v obliki kotnih točk. Med algoritmi vizualnega zaznavanja vogalov slike se najpogosteje uporablja metoda, ki temelji na predlogi, vključno z algoritmom Harris, algoritmom Susan, algoritmom FAST in algoritmom SURF.
Med njimi ima algoritem Susan dobro odpornost na hrup in ima tudi nespremenljivost spremembe jakosti svetlobe in invariantnost rotacije. Uporablja zelo malo parametrov, zato zahteva manj računanja in shranjevanja. Zato se Susanov algoritem uporablja za ekstrahiranje kotnih koordinat, to je položaja dinamične reference.
Ko je referenčna točka obdelave os ali srednjica vrtljive površine, se na vizualni podobi prikaže kot središče kroga, vendar središče kroga ni resnično, zato ekstrakcija njegovih vizualnih značilnosti vključuje ekstrakcijo roba prileganja kroga in krivulje. Pridobivanje koordinat središča je dinamični referenčni položaj obdelave. Med pogosto uporabljenimi operaterji za ekstrakcijo robov ima operater Canny višjo natančnost pozicioniranja za rob ene slikovne pike kot drugi operaterji za zaznavanje robov in ima boljšo zmožnost proti šumu.
