康耐视视觉系统——机器视觉系统的五个设计要素

一、照明的稳定性

　　工业视觉应用一般分为四类：定位、测量、检测和识别。其中，测量对光稳定性的要求最高，因为只要光线变化10-20%，测量结果就有可能出现1-2个像素的偏差。这不是软件问题。这是光照变化导致图像边缘位置发生变化。即使是最强大的软件也无法解决问题。从系统设计的角度来说，必须排除环境光的干扰，同时还要保证有源的光源。发光稳定性。当然，硬件摄像头分辨率的提升也是提高精度和抵抗环境干扰的一种方式。例如，以前的相机对应物的空间大小是1像素10微米，但通过提高分辨率，它变成了1像素5微米。准确率可以认为是大约一倍，对环境的干扰自然也就增强了。

　　2、工件位置不一致

　　一般来说，无论是离线测试还是在线测试，只要是全自动的测试设备，第一步就是能够找到要测试的目标。每次被测物体出现在拍摄视野中时，您必须能够准确知道被测物体的位置。即使使用一些机械夹具等，也不能保证被测物体每次都出现在同一个位置。是的，这需要定位功能。如果定位不准确，测量工具的位置可能不准确，测量结果有时会出现较大偏差。

　　三、校准

　　一般高精度测量需要进行以下校准：一是光学畸变校准（如果不使用软件镜头，一般必须进行校准）；二、投影畸变标定，也就是因为你的安装位置误差代表校正三物像空间的图像畸变和标定，即具体计算每个像素点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。如果被测物理场不是平面，则标定需要通过一些特殊的算法进行处理，而通常的标定算法是无法解决的。

　　此外，还有一些校准。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可能无法完全解决校准问题。

　　四、物体运动的速度

　　如果被测物体不是静止的，而是在运动，那么我们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），这是软件无法解决的。

　　五、软件的测量精度

　　在测量应用中，软件的精度只能考虑1/2-1/4像素，最好是1/2，不能像定位应用那样达到1/10-1/30像素的精度，因为在测量应用程序该软件可以从图像中提取很少的特征点。

　　机器视觉的运动速度和测量精度在整个产品中占有重要地位。移动的速度与检测能力成反比。移动速度越快，检测质量相对较差。因此，提高运动精度和检测细节很重要。而且机器视觉容易实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

康耐视视觉系统——机器视觉系统的五个设计要素

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