那麼，機器視覺系統設計的難點都有哪些？本文主要總結了一下五點，
第一：打光的穩定性
工業視覺應用一般分成四大類：定位、測量、檢測和識別，其中測量對光照的穩定性要求最高，因為光照只要發生10-20%的變化，測量結果將可能偏差出1-2個畫素，這不是軟體的問題，這是光照變化，導致了影象上邊緣位置發生了變化，即使再厲害的軟體也解決不了問題，必須從系統設計的角度，排除環境光的干擾，同時要保證主動照明光源的發光穩定性。當然通過硬體相機解析度的提公升也是提高精度，抗環境干擾的一種辦法了。比如之前的相機對應物空間尺寸是1個畫素10um，而通過提公升解析度後變成 1個畫素5um，精度近似可以認為提公升1倍，對環境的干擾自然增強了。
第二：工件位置的不一致性
第三：標定
一般在高精度測量時需要做以下幾個標定，一光學畸變標定（如果您不是用的軟體鏡頭，一般都必須標定），二投影畸變的標定，也就是因為您安裝位置誤差代表的影象畸變校正，三物像空間的標定，也就是具體算出每個畫素對應物空間的尺寸。
不過目前的標定演算法都是基於平面的標定，如果待測量的物理不是平面的，標定就會需要作一些特種演算法來處理，通常的標定演算法是解決不了的。
此外有些標定，因為不方面使用標定板，也必須設計特殊的標定方法，因此標定不一定能通過軟體中已有的標定演算法全部解決。
第四：物體的運動速度
如果被測量的物體不是靜止的，而是在運動狀態，那麼一定要考慮運動模糊對影象精度（模糊畫素=物體運動速度*相機**時間），這也不是軟體能夠解決的。
第五：軟體的測量精度
在測量應用中軟體的精度只能按照1/2—1/4個畫素考慮，最好按照1/2，而不能向定位應用一樣達到1/10-1/30個畫素精度，因為測量應用中軟體能夠從影象上提取的特徵點非常少。
機器視覺系統設計的難點解析
第一 打光的穩定性 工業視覺應用一般分成四大類 定位 測量 檢測和識別，其中測量對光照的穩定性要求最高，因為光照只要發生10 20 的變化，測量結果將可能偏差出1 2個畫素，這不是軟體的問題，這是光照變化，導致了影象上邊緣位置發生了變化，即使再厲害的軟體也解決不了問題，必須從系統設計的角度，排除環境...
什麼是機器視覺系統
機器視覺技術是計算機學科的乙個重要分支，它綜合了光學 機械 電子 計算機軟硬體等方面的技術，涉及到計算機 影象處理 模式識別 人工智慧 訊號處理 光機電一體化等多個領域。自起步發展至今，已經有20多年的歷史，其功能以及應用範圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣，其中特別是目前的數字影象感測器 cmo...
機器視覺系統硬體部分
1光源部分 目前用的比較多的就是這幾種 螢光燈 放電現象將電能轉換為光。發光顏色以白色為主，其中三波長螢光燈比較接近自然光。鹵素燈 將惰性氣體和鹵素氣體密封在玻璃球內部，發光原理與白熾燈一樣，但是比白熾燈更亮，壽命更長。白熾燈 通過燈絲的電流產生光的。老化快，隨著時間推移，亮度迅速下降。led 壽命...