影响机器视觉检测系统测量精度因素的几个原因？

随着自动化行业发展，机器视觉技术的应用已经十分广泛。例如在自动化制造行业中，用机器视觉测量、检测工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等，不但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品做出在线实时判定和分拣，应用十分普遍。

基于机器视觉技术的检测系统具有成本低、精度高、安装方便等优点。而且可视化软件功能强大，调整方便，灵活方便，测量数据可以存储，易于建立统计分析，易于发现问题，解决问题，是行业检测技术。

但是在一些机器视觉检测项目中，很多客户遇到了检测精度的难题。例如：检测加工零件的外形尺寸、内外径，要求精度到10um。目前很多配置选择500万的相机，理论上是可以达到10um的精度的。可实际客户测试的精度远远达不到10um的要求，能做到30um就很不错了。其产生很大误差的主要原因有以下几点：

1.工业相机的选择：很多客户为了降低成本考虑选择CMOS相机，在拍摄物体的边缘时，其边缘轮廓的对比度较差，噪声也较大，给软件测量技术带来较大误差。通常建议通过使用CCD芯片相机。

2.相机镜头的选择:由于许多机械零件有高度差，有较大的景深。然而，由于视角的限制，很难捕捉到零件的内壁等等，这使得软件很难找到最真实、最精确的边缘轮廓，提出了更高的要求。

3.光源的选择:很多客户会选择普通背光。在目测精度不高的情况下，背光具有价格优势。在要求较高的前提下，背光的原理是利用光通过漫反射板产生均匀柔和的光，在某一点产生的光会发散到空间的任意角度。检测圆形和圆柱形物体时，被测物体的边缘会发生衍射。同时，光源的亮度变化对图像中的明暗也有很大的影响。

4.不同的声音

由于装置运行时会产生各种噪声，如照明系统电源的波动、光源本身发光不稳定而引起的随机波动噪声、摄像机暗电流分布不均所引起的噪声、各光敏元件的尺寸和间距、光响应不均引起的空间波动噪声等。选用高亮度、高亮度、均匀稳定、CCD参数合理的机器视觉光源，有利于噪声控制。

以上就是海伯森技术（深圳）有限公司对于影响机器视觉检测系统测量精度因素的见解，希望对您有所帮助。