机器视觉技术目前面临的困难是什么?
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博猫平台登录:机器视觉 2021-05-08 9077 0


博猫平台登录:机器视觉是使機器人具有視覺感知功能的系統,并且是機器人系統的重要組成部分之一。目前,它廣泛用于電子,汽車,機械,醫療和軍事領域等行業。對于機器人視覺技術的設計,存在以下幾個困難:

一,照明的穩定性

工業視覺應用通常分為四類:定位,測量,檢測和識别。其中,測量需要最高的光穩定性,因為隻要光變化10-20%,測量結果就會偏離1-2個像素。這不是軟件問題。這是照明的變化,導緻圖像的邊緣位置發生變化。即使是最強大的軟件也無法解決問題。從系統設計的角度出發,必須消除環境光的幹擾,并且必須同時确保有源光源。發光穩定性。當然,提高硬件攝像機的分辨率也是提高精度和抵抗環境幹擾的一種方法。例如,前一個攝像機對應對象的空間大小為1像素10um,但是在提高分辨率後,它變為1像素5um。可以認為精度大約提高了一倍,并且自然增強了對環境的幹擾。

二,工件位置不一緻

一般來說,無論是脫機測試還是在線測試,隻要是全自動測試設備,第一步就是要能夠找到要測試的目标。每次要測量的物體出現在拍攝視野中時,您都必須能夠準确地知道要測量的物體在哪裡。即使使用某些機械固定裝置等,也不能确保每次被測物體都出現在相同的位置。是的,這需要定位功能。如果定位不正确,則測量工具的位置可能不正确,并且測量結果有時可能會有較大的偏差。

三,标定

高精度測量通常需要請執行以下校準:首先,進行光學畸變校準(如果您不使用軟件鏡頭,則通常必須進行校準);第二,投影畸變校準,即以您的安裝位置誤差表示的圖像畸變校正,三個對象圖像空間的校準是專門計算每個像素對應的對象空間的大小。但是,當前的校準算法都基于平面校準。如果要測量的物理場不是平面,則需要通過一些特殊的算法來處理校準,而常規的校準算法無法解決這些問題。此外,還有一些校準。由于不使用校準闆,因此必須設計一種特殊的校準方法。因此,軟件中現有的校準算法可能無法完全解決校準問題。

四,物體的運動速度

如果被測物體不是靜止的而是運動的,則必須考慮運動模糊對圖像精度的影響(模糊像素=物體運動速度*相機曝光時間)。這不是軟件可以解決的。

五,軟件的測量精度

在博猫平台登录:机器视觉測量應用中,隻能基于1 / 2-1 / 4像素(最好是1/2)來考慮軟件的精度,而不能像定位應用那樣達到1 / 10-1 / 30像素的精度,因為測量在應用程序中,該軟件可以從圖像中提取很少的特征點。



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