做到這五件事,你的機器視覺系統將會非常穩定
1.打光的穩定性
一般情況下,我們常說的視覺檢測可以分為四類,即所謂的定位、檢測、測量和識別。但是在實踐中我們會發現,這個測量領域的問題往往是最麻煩的。在我們平時的項目測試中,我們很容易發現,如果光照變化10-20%,結果一般會有1-2個像素的誤差。
問題不在於軟件,而在於燈光的偏移。在這個階段,quality control services沒有軟件可以優化這個問題。在這一點上,只有從系統設計的角度繞過環境光,並確保光源的穩定性,才是可能的,當然,如果我們提高工業相機的分辨率,也是一個有效的解決方案。
2.工件位置的多變性
在檢測中,通常有離線檢測和在線檢測之分,但無論采用哪種方式,quality control system我們系統的第一步都是找到目標產品。目標產品出現在采集區域後,需要快速准確的得到物體的空間坐標。在實際的工程應用中,即使是再精密的機械臂也會有細微的差異,這時候就需要我們的定位系統提供准確的坐標值,否則測量結果會有不小的偏差,這在制造中是不允許的。
3.標定
以下通常情況下,我們在高精度測量時我們會做以下三個標定:光學畸變標定、投影畸變標定、三維空間標定。machine vision system我們的通常可以使用的算法是平面的標定方式,但是中國實際的應用中,被測目標往往是需要發展空間三維標定,此時便需要學習一些具有特殊算法研究進行管理操作,甚至在一些項目中無法滿足使用標定板,此時如果我們國家必須根據設計一種特殊的標定方法才能不斷進行工程項目質量檢測。
4.物體運動速度
在這個項目的實際應用中,很多被測物體並不是靜止的,而是在不同速度下處於運動狀態,這時我們需要考慮速度對我們成像的影響,即模糊像素 = 目標速度 * 相機曝光時間,這些因素,你不能指望軟件可以幫助。
5.軟件的精度
在檢測過程中,在一般習慣中,通常參考0.5像素來考慮。此時,定位應用中0.1像素的精度還遠遠達不到。這種情況通常應該與軟件在實際應用中能夠提取的特征點密切相關。
