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机器视觉系统设计的五大难点

日期: 2020-10-23
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机器视觉系统设计的五大难点


第一:抛光的稳定性


  工业视觉应用一般分为四类:定位、测量、检测和识别。测量对照度的稳定性要求最高,因为只要照度变化10-20%,测量结果可能会有1-2个像素的偏差。这不是软件问题,而是光照变化,导致图像上边缘位置的变化。再强大的软件也解决不了问题。从系统设计的角度来看,需要消除环境光的干扰。当然,提高硬件相机的分辨率也是提高精度和抗环境干扰的一种方式。比如以前相机对应物的空间大小是每像素10um,但是通过提高分辨率变成了每像素5um,所以精度可以认为是近似翻倍,对环境的干扰自然增强。


  第二:工件位置不一致


  一般测量项目的第一步,无论是离线检测还是在线检测,只要是全自动检测设备,都是要找到被测对象。每次被测物体出现在拍摄视野中,都需要准确知道被测物体在哪里。即使使用一些机械夹具,也不能保证被测物体每次都以高精度出现在同一位置。因此,有必要使用定位功能。如果定位不准确,量具的位置可能会不准确,测量结果有时会有较大偏差。


 第三:校准


  一般在高精度测量中,需要做以下校准:一是光学畸变校准(如果不用软件镜头,一般必须校准),二是投影畸变校准,也就是因为你安装了以位置误差为代表的图像畸变校正,三是物像空间校准,也就是具体计算每个像素对应物像空间的大小。


  但是目前的标定算法都是基于平面标定的。如果被测物理不是平面的,那么需要一些特殊的算法进行标定,这是普通标定算法无法解决的。


  此外,对于一些校准,由于没有使用校准板,必须设计特殊的校准方法,因此软件中现有的校准算法不能完全解决校准问题。


 第四:物体的运动速度


  如果被测物体不是静止的,而是运动的,就要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),这是软件无法解决的。


 第五:软件的测量精度


  在测量应用中,软件的精度只能被认为是1/2-1/4像素,最好是1/2,但在定位应用中没有1/10-1/30像素那么精确,因为在测量应用中软件可以从图像中提取的特征点非常少。


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