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机器视觉中的5个技术难点!
发表时间:2018-11-22

目前,机器视觉技术主要用于国内的测量、定位、检测和识别的四个主要方向。在图像采集和图像处理过程中,机器视觉系统的以下五个问题直接影响分析数据采集的准确性。 


机器视觉检测系统设计


第一:照明的稳定性


在机器视觉应用中,照明稳定性最大程度地影响测量的准确性,因为只要光线稍微变化,测量结果可能会出现1到2个像素的差异。主要原因是照明的不稳定性会影响图像采集边缘的位置,因此在机器视觉系统的设计中环境光的影响最小化,可以保证支撑光源的稳定性。


第二:工件位置的一致性


工件位置的不一致是测量检测的一个特别重要的问题。在工业生产线中,无论是在线检测还是离线检测,机器视觉系统都需要确保在获得产品图片信息时产品到达的位置是相同的位置。否则,定位将是不准确的,并且测量工具的位置将是不准确的,从而导致测量。结果有偏差,难以控制产品的一致性。


机器视觉尺寸测量


第三:校准

在高精度测量中,一般需要校准,其中主要分为光学畸变校准、投影失真校准,物体图像空间校准等,但一般校准算法是基于平面校准,很难用校准用于非平面算法解决方案。还有一些不使用校准板的特殊测量程序,因此校准算法不一定能解决所有问题。


第四:物体的运动速度


在图像采集过程中,图像模糊精度取决于物体运动速度和相机曝光时间,因此物体运动速度很可能导致图像模糊,而其他设备(工业相机、工业镜头、光源,等)也会间接影响检测。 


第五:软件的测量精度


测量精度通常为1 / 2-1 / 4像素,因为测量软件的精度太小,并且从图像中提取的特征点信息较少。

通过以上五个问题,我们可以看出机器视觉系统的设计有很多因素,因此我们需要不断改进和升级技术,以避免这些不可避免的问题。我们也相信技术的创新,很多问题都可以解决。