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机器视觉系统设计必须迈过的五道坎儿

2015-04-28 17:30:16
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        视觉在人类观察和认知世界的过程中扮演极其重要的角色,据统计,人类获取外界信息75%依靠视觉系统,而在行业检测方面机器视觉的应用也不容小觑。得益于电子制造、智能装备等行业的发展,机器视觉的需求日渐提升,未来五年机器视觉市场将以接近16%的增速持续增长。

        机器视觉可以代替人眼对目标进行识别、跟踪测量和检验以及机器人导航等方面的工作。但是对于不同用户的非专业性、模糊性需求,硬件的选择以及软件的复杂性等多种因素的困扰,如何组建一个成功的机器视觉系统就显得尤为重要。那么,机器视觉系统的难点有哪些?以下总结了五点。

        打光的稳定性

        工业视觉应用一般分为四类:定位、测量、检测及识别,其中测量对光照的稳定性要求较高,因为光照只要发生10-20%的变化,测量结果就可能偏差出1-2个像素。而光照变化导致的图像上边缘位置发生的变化,即使再厉害的软件也解决不了这个问题,必须从系统设计的角度,排除环境光的干扰,同时保证主动照明光源的发光稳定性。当然通过提升硬件相机分辨率也是提高精度,抗环境干扰的一种办法。

        工件位置的不一致性

        一般做测量的项目,无论是离线检测、在线检测,只要是全自动化的检测设备,首先做的工作都是要能找到待测目标物。而待测目标物每次出现在拍摄视场中时,要能精确知道待测目标物的位置。但,即便使用一些机械夹具,也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置,这时就需要用到定位功能。因为如果定位不准确,测出的位置就不准确,测量结果也会出现较大偏差。

        标定

        高精度测量时一般需做以下几个标定:

        光学畸变标定(如果您不是用的软件镜头,一般都必须标定);

        投影畸变的标定,也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正。

        物像空间的标定,也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

        不过,目前的标定算法都是基于平面的标定,如果待测量的物理不是平面的,标定就会需要作一些特种算法来处理,通常的标定算法是无法解决的。

        此外有些标定,因不方便使用标定板,也必须设计特殊的标定方法,因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。

        物体的运动速度

        如果被测量的物体不是静止的,而是在运动状态,那么一定要考虑运动模糊对图像精度(模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间),这也不是软件能够解决的。

        软件的测量精度

        在测量应用中软件的精度只能按照1/2-1/4个像素考虑,最好按照1/2,而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度,因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。


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