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发布时间：2018-12-03 21:12:28点击率：
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6FC5114-0AA01-1AA0 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，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，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。当然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精度，抗环境干扰的一种办法了。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，首先做的步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证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。 6FC5114-0AA01-1AA0 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*相机曝光时间），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，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。
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