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机器视觉系统设计的难点在哪?

2020-11-11 09:26:52 0

工业机器视觉检测一共分为四大类,要紧是定位、测量、检测、识不。其中测量你对光照的稳定性规定是 高的。
工业视觉应用通常是能够分为四大类的:定位、测量、检测、识不,其中测量对光照的稳定性规定 高,由于光照只要发生10-20%的变化,测量结果将可能偏差出1-2个像素,这不是软件的咨询题,而是光照的变化,造成图像上边缘发生了一些变化,就就是再厉害的软件也是没有方法解决的,必须要从系统的设计方面着手。排除环境光的干扰,同事还要保证灯源的稳定性。固然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精密度,抗环境干扰的一种方法了。比如之前的相机对应物空间规格是1个像素10um,而通过提升分辨率后变成 1个像素5um,精密度近似能够认为提升1倍,对环境的干扰自然增强了。 通常做测量的项目,不管是离线检测依然在线检测,只要是自动式化检测设备,首先做的工作就是要找到待检测的目标物。每次等到待检测的商品到拍摄地点的时候,要能够准确的明白待检测的目标物品在哪里,就就是你使用一些机械夹具,也不能特不高精密度保证待测目标物每次都浮现在同一位置的,那个时候就必须用到定位功能,如果定位不准确的情况下,可能测量工具浮现的位置就不准确,测量结果有时会有较大偏差。
通常在高精密度测量的时候是必须做以下几个标定,一光学畸变标定(如果您不是用的软件镜头,通常都必须标定),二投影畸变的标定,也就是由于您安装位置误差代表的图像畸变校正,三物像空间的标定,也就是具体算出每个像素对应物空间的规格。
只是目前的标定算法基本上基于平面的标定,如果待测量的物理不是平面的,标定便会必须作一些特种算法来处理,通常的标定算法是解决不了的。
此外有些标定,由于不方面使用标定板,也必须设计特别的标定方法,因而标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。
如果被测量的物体不是静止的,而是在运动状态,那么一定要考虑运动模糊对图像精密度(模糊像素=物体运动速度*相机曝光时刻),这也不是软件能够解决的。
在测量应用中软件的精密度只能依照1/2—1/4个像素考虑, 好依照1/2,而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精密度,由于测量应用中软件能够从图像上提取的特征点特别少。
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