机器视觉光源的设计难点体现在哪些方面?

机器视觉光源的设计难点体现在哪些方面?

在工业生产领域，工业机器人检测产品很大程度上依赖于机器视觉，视觉灵敏度会直接影响产品的检测速度和质量。因此，规划一款质量过硬的视觉产品尤为重要。在规划过程中，规划师会面临视觉定位、测量、测试和识别等诸多问题。

一、照明的稳定性。

工业视觉应用一般分红四类:定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求较高，因为光照只需要10-20%的变化，测量结果可能会偏离1-2个像素，这不是软件的问题，而是光照的变化，导致图像上边缘的方向发生变化。即使是凶猛的软件也处理不了问题要从系统规划的角度消除环境光的麻烦，同时保证自动照明光源的发光稳定性。当然，硬件相机分辨率的提高也是提高精度和抗环境麻烦的一种方法。例如以前相机对应物的空间尺度为1个像素10um，前进分辨率后变成1个像素5um，精度近似可以认为前进1倍，对环境的烦恼自然增加。

二、工件方位的不一致性;

一般来说，无论是离线检测还是在线检测，只要是全自动检测设备，首先要做的就是找到待测政策。每次待测政策物体出现在拍摄视场，都要准确知道待测政策物体在哪里。即使使使用一些机械夹具，也不能保证待测政策物体每次都呈现在同一个方向，这就需要定位功能。假设定位不准确，也许测量工具呈现的方位不准确，有时测量结果会有很大偏差。

三、标定。

一般在高精度测量时，需要做以下校准:一、光学畸变校准(假设你不使用软件镜头，一般需要校准);二、投影畸变的校准，也就是因为你装置方位错误所代表的图像畸变校正，三物像空间的校准，也就是具体计算每个像素对应物体空间的尺度。

然而，目前的校准算法是基于平面的校准。假设待测物理不是平面的，校准需要一些特殊的算法来处理，一般的校准算法无法处理。

另外，由于标定，由于不方面使用标定板，要规划特殊的校准方法，所以校准可能无法通过软件中现有的校准算法进行处理。

四、物体的运动速度。

假定被测物体不是静止的，而是在运动状态下，那么必须考虑运动迷糊对图像精度(迷糊像素=物体运动速度*相机曝光时间)，这也是软件无法处理的。

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，不能像定位应用一样达到1/10-1/30像素的精度，因为软件在测量应用中可以从图像中提取的特征点很少。

机器视觉的运动速度和测量精度在整个产品中起着重要的作用。只有通过检测，运动速度才能成反比。运动越快，检测质量效果越差。因此，提高运动精度和检测细节非常重要。