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机器视觉的选型的几大要素

作 者:康耐德智能关注:265发表时间:2018-07-18 08:56:15来源:原创

[ 机器视觉]或称基于影像的自动检测和分析,当涉及准确和可靠的产品检测时,拥有超越人类视觉的全面优势,且通常还结合了不同的技术。如对于快速移动的物体的检测上,肉眼观察不是一个好的选择。


使用机器视觉的优点为:

1)非接触测量,对观测与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高了系统的可靠性;

2)具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围;

3)长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

4)可以在恶劣环境下工作。





对比度:对比度对[机器视觉]来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度,从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。


亮度:当选择两种光源的时候,优先选择更亮的那个。当光源不够亮时,可能有三种不好的情况会出现。一是,相机的信噪比不够;由于光源的亮度不够,图像的对比度必然不够,在图像上出现噪声的可能性也随即增大。二是,光源的亮度不够,必然要加大光圈,从而减小了景深。另外,当光源的亮度不够的时候,自然光等随机光对系统的影响会大。





鲁棒性:另一个测试光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时,图像效果基本不会随之变化。方向性很强的光源,增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性,这不利于后面的特征提取。


[机器视觉]长期以来用于工业自动化系统中,以通过取代传统上的人工检查来提高生产质量和产量。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用,利用视觉数据可以通过提供简单的失败信息或闭环控制回路,来提高整个系统的性能。




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