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機器視覺係統設計的難點在哪?
2018.09.08
工業機器視覺檢測一共分為四大類,主要是定位、測量、檢測、識別。其中測量你對光照的穩定性要求是 高的。
1、打光的穩定性:

工業視覺應用一般是可以分為四大類的:定位、測量、檢測、識別,其中測量對光照的穩定性要求 高,因為光照隻要發生10-20%的變化,測量結果將可能偏差出1-2個像素,這不是軟件的問題,而是光照的變化,導致圖像上邊緣發生了一些變化,就算是再厲害的軟件也是沒有辦法解決的,必須要從係統的設計方麵著手。排除環境光的幹擾,同事還要保證光源的穩定性。當然通過硬件相機分辨率的提升也是提高精度,抗環境幹擾的一種辦法了。比如之前的相機對應物空間尺寸是1個像素10um,而通過提升分辨率後變成 1個像素5um,精度近似可以認為提升1倍,對環境的幹擾自然增強了。

2、工位的不一致性:
一般做測量的項目,不管是離線檢測還是在線檢測,隻要是全自動化檢測設備,首先做的工作就是要找到待檢測的目標物。每次等到待檢測的產品到拍攝地點的時候,要能夠準確的知道待檢測的目標物品在哪裏,就算是你使用一些機械夾具,也不能特別高精度保證待測目標物每次都出現在同一位置的,這個時候就需要用到定位功能,如果定位不準確的話,可能測量工具出現的位置就不準確,測量結果有時會有較大偏差。
3、標定:
一般在高精度測量的時候是需要做以下幾個標定,一光學畸變標定(如果您不是用的軟件鏡頭,一般都必須標定),二投影畸變的標定,也就是因為您安裝位置誤差代表的圖像畸變校正,三物像空間的標定,也就是具體算出每個像素對應物空間的尺寸。
不過目前的標定算法都是基於平麵的標定,如果待測量的物理不是平麵的,標定就會需要作一些特種算法來處理,通常的標定算法是解決不了的。
此外有些標定,因為不方麵使用標定板,也必須設計特殊的標定方法,因此標定不一定能通過軟件中已有的標定算法全部解決。
4、物體的運動速度:
如果被測量的物體不是靜止的,而是在運動狀態,那麽一定要考慮運動模糊對圖像精度(模糊像素=物體運動速度*相機曝光時間),這也不是軟件能夠解決的。
5、軟件的測量精度:

在測量應用中軟件的精度隻能按照1/2—1/4個像素考慮, 好按照1/2,而不能向定位應用一樣達到1/10-1/30個像素精度,因為測量應用中軟件能夠從圖像上提取的特征點非常少。


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