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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。0 p! ^4 q' l \3 Z
' v! ^& `$ P& j( i4 K. G8 J! }; ^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 _; j P1 z& U9 Z$ s7 b( p3 T
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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:
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( C9 D6 @9 S* w5 c2 ~1 W2 o+ T) f1、照明$ f; W1 ]$ m! Q2 Q" ]; r; F8 {
) B; o# V0 G6 q" k2 V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;
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, p' G% H' @8 N8 W+ |4 v2、变形或铰接* @" Z# f7 r; a2 G D9 S! w& D3 [
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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;) Y6 E r U3 G$ }& m) [, e
7 r! @! K |# A# B6 w3、位置和方向
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0 y0 }* g4 Z. k! Y) W: H u- x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。
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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;
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4、背景
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; _. _8 T1 N$ r- g7 A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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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;+ C- W0 o/ }7 i2 ?; @/ _
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5、遮挡
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0 ^; x( y! n8 n1 X! v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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5 @* T) ~, I4 `; c5 _8 S! @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;
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6、尺度% ~( r5 u: _- Z D- X$ A
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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。; c( y- Z3 A# a" s5 ?6 ?( ?/ q
) y0 p; D! {( f, T' N9 v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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& a; P: L4 _+ V0 {" @: x0 i% v( ]7、照相机放置
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$ o- |3 S1 W+ H3 _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$ O- Q" }) e9 A! o
' q' l* v6 |0 t9 I4 |; L2 R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。6 U! n3 Z4 ~; H {! W0 e
8 P7 d8 |* [7 Q# X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。
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