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机器视觉系统设计的难点在哪?

来源:光学筛选机时时彩平台官网:2018-09-08

  工业机器视觉检测一共分为四大类,主要是定位、测量、检测、识别。其中测量你对光照的稳定性要求是最高的。
  1、打光的稳定性:

  工业视觉应用一般是可以分为四大类的:定位、测量、检测、识别,其中测量对光照的稳定性要求最高,因为光照只要发生10-20%的变化,测量结果将可能偏差出1-2个像素,这不是App的问题,而是光照的变化,导致图像上边缘发生了一些变化,就算是再利害的App也是没有办法解决的,必须要从系统的设计方面着手。排除环境光的干扰,同事还要保证光源的稳定性。当然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精度,抗环境干扰的一种办法了。比如之前的相机对应物空间尺寸是1个像素10um,而通过提升分辨率后变成 1个像素5um,精度近似可以认为提升1倍,对环境的干扰自然增强了。

  2、工位的不一致性:
  一般做测量的项目,不管是离线检测还是在线检测,只要是全自动化检测设备,首先做的工作就是要找到待检测的目标物。每次等到待检测的产品到拍摄地点的时候,要能够准确的知道待检测的目标物品在哪里,就算是你使用一些机械夹具,也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的,这个时候就需要用到定位功能,如果定位不准确的话,可能测量工具出现的位置就不准确,测量结果有时会有较大偏差。
  3、标定:
  一般在高精度测量的时候是需要做以下几个标定,一光学畸变标定(如果您不是用的App镜头,一般都必须标定),二投影畸变的标定,也就是因为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尺寸。
  不过目前的标定算法都是基于平面的标定,如果待测量的物理不是平面的,标定就会需要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,因为不方面使用标定板,也必须设计特殊的标定方法,因此标定不一定能通过App中已有的标定算法全部解决。
  4、物体的运动速度:
  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度(模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间),这也不是App能够解决的。
  5、App的测量精度:

  在测量应用中App的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑,最好按照1/2,而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度,因为测量应用中App能够从图像上提取的特征点非常少。




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