机器视觉主要由图像采集、图像处理与分析、输出或显示等部分组成,主要用来代替人眼进行检测与识别,有助于提高工作效率和人工测试结果的不一致性。但是如何保证机器视觉的可靠性和稳定性呢?
影响机器视觉稳定性的因素有哪些?
机器视觉的目标是获得合格的原始图像,良好的成像系统保证了图像质量。稳定的图像抓取是视觉检测稳定性的基本保证。光源、摄像机和图像处理软件等硬件设计对机器视觉的稳定性有重要影响。
1、工业相机对成像稳定性的影响
对视觉系统设计者来说,工业相机的选择主要考虑其传感器类型、镜头、分辨率、视野等,比如根据具体工作状况选择合适的焦距、景深和等参数外。
2、光源对成像稳定性的影响
光源可以放大图像的特征和缺陷,减弱混乱和背景的作用。在选择机器视觉时,要考虑其抵抗环境光影响的能力。比如光照太强或者光照不均匀都会影响画质,不同方向发光强度的差异也会造成噪点。如果抵抗环境光影响的能力差,自然成像就会受到影响。比如使用遮阳设施会增加成本。
3、软件稳定性
软件稳定性对机器视觉的影响非常重要。视觉系统主要依靠手眼标定软件对初始畸变图像进行校正,以提高测量和定位精度,硬件采集的原始图像必须通过算法进行分析、检测和提取。不同的图像处理和分析方法会带来不同的误差,测量精度由算法决定。
4、环境因素影响
系统工作时的环境因素主要包括光照、温度、封尘、湿度及电磁干扰等。比如,光照会影响图像数据输出的噪声,温度过热或过冷则会产生影响相机的正常工作,电磁干扰则对工业相机电路、数据通过信号传输电路等弱电电路有影响,相机或工件的机械支撑结构如果?在震动,会影响以及检测精度。合格的工业视觉产品都会在出厂前进行比较严格保护环境作为测试。工业相机全封闭式设计,防护等级IP65,防尘防水防弧光飞溅,轻松应对工业现场的潮湿、粉尘、电磁干扰、高温等影响。
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