那么,机器视觉系统设计的难点都有哪些?本文主要总结了一下五点,
一:打光的稳定性
工业视觉应用一般分成四大类:定位、测量、检测和识别,其中测量对光照的稳定性要求高,因为光照只要发生10-20%的变化,测量结果将可能偏差出1-2个像素,这不是软件的问题,这是光照变化,导致了图像上边缘位置发生了变化,即使再厉害的软件也解决不了问题,必须从系统设计的角度,排除环境光的干扰,同时要---主动照明光源的发光稳定性。当然通---件相机分辨率的提升也是提,抗环境干扰的一种办法了。同时,工件表面残留的冷却液及加工残留物在测量前也需要完全清理干净,以免影响仪器的测量精度及使用寿命。比如之前的相机对应物空间尺寸是1个像素10um,而通过提升分辨率后变成 1个像素5um,精度近似可以认为提升1倍,对环境的干扰自然增强了。
第二:工件位置的不一致性
一般做测量的项目,无论是离线检测,还是在线检测,只要是全自动化的检测设备,首先做的一步工作都是要能找到待测目标物。尺寸测量无论是在产品的生产过程中,还是产品生产完成后的检验中都是必不可少的步骤,而机器视觉在尺寸测量方面有其---的技术优势。每次待测目标物出现在拍摄视场中时,要能准确知道待测目标物在哪里,即使你使用一些机械夹具等,也不能------待测目标物每次都出现在同一位置的,这就需要用到定位功能,如果定位不准确,可能测量工具出现的位置就不准确,测量结果有时会有较大偏差
第三:标定
一般在测量时需要做以下几个标定,一光学畸变标定如果您不是用的软件镜头,一般都必须标定,二投影畸变的标定,也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正,三物像空间的标定,也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。
不过目前的标定算法都是基于平面的标定,如果待测量的物理不是平面的,标定就会需要作一些特种算法来处理,通常的标定算法是解决不了的。
此外有些标定,因为不方面使用标定板,也必须设计特殊的标定方法,因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。
第四:物体的运动速度
如果被测量的物体不是静止的,而是在运动状态,那么一定要考虑运动模糊对图像精度模糊像素=物体运动速度*相机---时间,这也不是软件能够解决的。
第五:软件的测量精度
在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑,好按照1/2,而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度,因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。
图像的识别
图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程,即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体,给这些物体赋予特定的标记,它是机器视觉系统必须完成的一个任务。
按照图像识别从易到难,可分为三类问题。类识别问题中,图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性,通过它即可判别出该地物的种类。第二类问题中,待识别物是有形的整体,二维图像信息已经足够识别该物体,如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。实现中国2025智能制造我们责无旁---,打造制造强国,我们责无旁---,因为我们誉阵科技就是为了振兴中国机器视觉。但这类问题不像一类问题容易表示成特征矢量,在识别过程中,应先将待识别物体正确地从图像的背景中分割出来,再设法将建立起来的图像中物体的属图与假定模型库的属图之间匹配。第三类问题是由输入的二维图、要素图、2·5维图等,得出被测物体的三维表示。这里存着如何将隐含的三维信息提取出来的问题,当是今研究的-。
气门尺寸自动检测设备:本方案采用机器视觉技术路线,运用阴影投射原理测试气门轴向各截面的尺寸。光幕传感器沿气门轴向运动,通过扫描气门外形,获得气门轴向及径向尺寸;使气门转动,可通过光幕传感器获得径向跳动数据;并自动判定是否合格。
快速检测设备:此设备为单位---,综合体现了在机器视觉技术运用领域的娴熟程度:利用机器视觉和激光测试技术,可自动快速地检测的尺寸与外观缺陷,检测指标有16个小项,全部综合在一台设备里进行,检测效率每分钟达到65个,并能自动分装合格品和不合格品。分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。
联系时请说明是在云商网上看到的此信息,谢谢!
推荐关键词:---_---厂家_---价格
本页网址:https://www.ynshangji.com/xw/17785693.html