机器视觉系统设计中的困难是什么?
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机器视觉系统设计中的困难是什么?

机器视觉 2021-05-20 9245 0


第一:照明的稳定性

工业视觉应用通常分为四类:定位,测量,检测和识别。其中,测量需要最高的光稳定性,因为只要光变化10-20%,测量结果就会偏离1-2个像素。这不是软件问题。这是照明的变化,导致图像的边缘位置发生变化。即使是最强大的软件也无法解决问题。从系统设计的角度出发,必须消除环境光的干扰,并且必须同时确保有源光源。发光稳定性。当然,提高硬件摄像机的分辨率也是提高精度和抵抗环境干扰的一种方法。例如,前一个相机副本的空间大小为1像素10um,但是通过提高分辨率,它变为1像素5um。精度大约可以提高一倍,并且自然会增强对环境的干扰。

第二:工件位置不一致

一般来说,无论是脱机测试还是在线测试,只要是全自动测试设备,第一步就是要能够找到要测试的目标。每次要测量的物体出现在拍摄视野中时,您都必须能够准确地知道要测量的物体在哪里。即使使用某些机械固定装置等,也不能确保每次被测物体都出现在相同的位置。是的,这需要定位功能。如果定位不正确,则可能是测量工具的位置不正确,有时测量结果会有较大偏差

第三:标定

通常,要进行高精度测量,需要进行以下校准:一种是光学畸变校准(如果不使用软件镜头,通常必须进行校准),第二种是投影畸变的校准,即图像由安装位置错误表示的失真校正。 ,对三物镜图像空间的校准,即每个像素对的具体计算对象空间的大小。

但是,当前的校准算法都基于平面校准。如果要测量的物理场不是平面,则需要通过一些特殊的算法来处理校准,而常规的校准算法无法解决这些问题。

另外,对于某些校准,由于不使用校准板,因此必须设计一种特殊的校准方法。因此,软件中现有的校准算法可能无法完全解决校准问题。

第四:物体的速度

如果要测量的物体不是静止的而是运动的,则必须考虑运动模糊对图像精度的影响(模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间)。这不是软件可以解决的。

第五:软件的测量精度

在测量应用中,只能基于1 / 2-1 / 4像素(最好是1/2)来考虑软件的精度,而不能像定位应用那样达到1 / 10-1 / 30像素的精度,因为在测量应用中软件可以从图像中提取很少的特征点。



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