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视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。1 m7 ~. S5 l; z% q- ]
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图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作,是用于生产、装配或包装的有价值的机制。4 R7 u3 |. n. k, w
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深圳市四元数数控技术有限公司视觉检测结果影响因素如下:' B6 {6 M! ^8 r& O+ H2 T' k+ p
* ^- S' g2 V( ?' P; _# E$ p1、照明
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如果有过在低光照下拍摄数码照片的经验,就会知道照明至关重要,糟糕的照明会毁掉一切,成像传感器不像人眼那样适应性强或敏感,如果照明类型错误,视觉传感器将无法可靠地检测到物体,有各种克服照明挑战的方法;3 j0 u1 V! @% ]2 c2 a
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2、变形或铰接
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一种方法是将有源照明结合到视觉传感器本身中,其他解决方案包括使用红外照明,环境中的固定照明或使用其他形式的技术,例如激光;
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3、位置和方向8 i3 `2 ?/ y/ l( K% k
2 Y, ]' D7 d1 h& C$ H机器视觉检测系统最常见的功能是检测已知物体的位置和方向,因此大多数集成视觉解决方案通常都克服了这些挑战,只要整个物体可以在摄像机图像内被查看,检测物体的位置通常是直截了当。3 E1 m- n8 A! Y7 f: X& ^7 B
4 m2 |- C4 E$ H$ Q2 C5 q许多系统对于对象方向变化的检测非常灵敏,但并不是所有的方向都是易于检测的,虽然检测沿一个轴旋转的物体是足够简单的,但是检测物体的3D旋转则更为复杂;: p! i }6 M4 J* i# g
2 ?7 `0 s5 s* ], Z# F4、背景
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5 d% s( O# `) z- ]图像背景对物体检测有很大的影响,举一个极端的例子,对象被放置在一张纸上,在该纸上打印同一对象的图像,在这种情况下,机器视觉检测设置可能无法确定哪个是真实的物体,完美的背景是空白的,并提供与检测到的物体良好的对比。
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9 E9 v h& v7 l1 y- F! {它的确切属性将取决于正在使用的视觉检测算法,如果使用边缘检测器,那么背景不应该包含清晰的线条,背景的颜色和亮度也应该与物体的颜色和亮度不同;
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5、遮挡
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' j( m2 }4 t/ ^6 m! a. N2 |遮挡意味着物体的一部分被遮住了,在前面的几种情况中,整个对象出现在相机图像中,遮挡是不同的,因为部分对象丢失,视觉系统显然不能检测到图像中不存在的东西。
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+ k: c; }. j8 H- u) E2 Q: @有各种各样的东西可能会导致遮挡,包括其他物体、机器人的部分或相机的不良位置,克服遮挡的方法通常涉及将对象的可见部分与其已知模型进行匹配,并假定对象的隐藏部分存在;% ?4 o6 ^ y! Z: P
2 \' S* c4 b% j; f/ k0 @& ]6、尺度
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) r* Y5 }! Y8 A- ?- ~在某些情况下,人眼很容易被尺度上的差异所欺骗,机器视觉检测系统可能被他们弄糊涂了,想象一下,你有两个完全相同的物体,只是一个比另一个大,您正在使用固定的2D视觉设置,物体的大小决定了它与机器人的距离。: z/ g( p' p, v' \- M, x( s! l1 a
0 m$ i. A c6 ]' E x/ S- _尺度的另一个问题,也许不那么明显,就是像素值的问题,如果将机器人相机放置得很远,则图像中的对象将由较少的像素表示,当有更多的像素代表对象时,图像处理算法会更好地工作,但也存在一些例外;
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7、照相机放置
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! \( b( w/ ]9 g. F% g4 F2 o不正确的相机安装位置可能会导致以前出现过的任何问题,所以重要的是要正确使用它,尝试将照相机放置在光线充足的区域,以便在没有变形的情况下尽可能清楚地看到物体,尽可能靠近物体而不会造成遮挡,照相机和观看面之间不应有干扰的背景或其他物体;
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8、运动
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, s9 k9 P0 H( [! t; @; d& ]- _5 P ?运动有时会导致计算机视觉设置出现问题,特别是在图像中出现模糊时,例如这可能发生在快速移动的传送带上的物体上,数字成像传感器在短时间内捕获图像,但不会瞬间捕获整个图像。
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如果一个物体在捕捉过程中移动太快,将导致图像模糊,我们的眼睛可能不会注意到视频中的模糊,但算法会,当有清晰的静态图像时,机器视觉检测效果最佳。2 W" w7 O( z1 o
. {' @% X; }% V( W& c4 F V以上就是深圳市四元数数控技术有限公司小编给你们介绍的深圳市四元数数控技术有限公司视觉检测结果有什么影响因素,希望大家看后有所帮助! |
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