В настоящее время технология машинного зрения в основном используется в четырех основных направлениях позиционирования, измерения, обнаружения и распознавания в Китае. В процессе получения и обработки изображений возникает ряд технических трудностей, которые напрямую влияют на точность получения данных анализа. Давайте взглянем на технические трудности при проектировании системы машинного зрения.
Во-первых, калибровка
Калибровка обычно требуется при высокоточных измерениях, которые в основном делятся на калибровку оптических искажений, калибровку проекционных искажений, калибровку объекта и пространства изображения и т. д. Однако общий алгоритм калибровки основан на плоской калибровке, и ее трудно использовать. алгоритм решения проблемы неплоскостной калибровки. Существуют также некоторые специальные измерения, в которых калибровочная пластина не используется, поэтому алгоритм калибровки может не решить всех проблем.
Во-вторых, точность измерения программного обеспечения
Точность измерения обычно составляет 1/2-1/4 пикселя, поскольку точность программного обеспечения для измерения слишком мала, тем меньше информации о характерных точках извлекается из изображения.
Из вышеперечисленных пяти проблем видно, что будет много факторов, влияющих на конструкцию системы машинного зрения, поэтому нам необходимо постоянно улучшать и модернизировать технологии, чтобы избежать этих неизбежных проблем, но также считаем, что технологические инновации, многие проблемы не может быть решен.
В-третьих, скорость движения объекта
В процессе получения изображения точность размытия изображения зависит от скорости движения объекта и времени экспозиции камеры, поэтому высокая скорость движения объекта может привести к размытию изображения, кроме того, другое оборудование (промышленные камеры, промышленные объективы, источники света, и т. д.) также будет косвенно влиять на обнаружение.
В-четвертых, согласованность расположения заготовки
Непостоянство положения заготовки является особенно важным элементом, вызывающим озабоченность при измерении. Будь то онлайн-обнаружение или обнаружение в автономном режиме на промышленной производственной линии, система машинного зрения должна гарантировать, что положение, достигнутое продуктом, совпадает с положением при получении информации об изображении продукта, в противном случае позиционирование будет неточным, положение инструмент измерения будет неточным, что приведет к отклонению результатов измерения, и трудно контролировать квалификацию продукта.
В-пятых, стабильность освещения
В приложениях машинного зрения стабильность освещения больше всего влияет на точность измерения, потому что, пока освещение меняется незначительно, результаты измерения могут быть ошибочными на 1–2 пикселя. Основная причина заключается в том, что нестабильность освещения повлияет на изменение положения края получения изображения, поэтому в конструкции системы машинного зрения следует свести к минимуму влияние окружающего света и стабильность поддерживающего активного источника света. должно быть обеспечено.
Из вышеизложенного нетрудно увидеть, что в конструкцию системы машинного зрения будет вмешиваться множество факторов, поэтому нам необходимо постоянно улучшать и модернизировать технологию, чтобы избежать этих неизбежных проблем.