机器视觉做精密测量时,影响精度的五大关键因素.docx

机器视觉格测系统主要采用CCD工业摄像机代替人眼进行检测，该系统精度高，效率高.深受企业有睐.
然而，在使用过程中，由于各种因素的影响，测量精度会降低，在一些机88视觉检测项目中，许多客户都遇到了检测精度的问题,例如，要求以IOUm的精度测量加工零件的外部尺寸、内径和外径.目前很多配置选择500万工业相机镜头头，理论上可以达到IOUm的精度.但是实际客户测试的精度离IoUm的要求还很远，能做到30um就很不惜了.
那影响机器检测系统测量精度的因素有哪些呢？今天整理了一些平时遇到的情况给大家参考下. 机器视觉主应用分定位.测量、格测和识别四类.
摄像头和光学部件，灯光，图像传噂器，检测软件构成视觉检测系统的主要部分,同时检测筠度也由它们决定.
监视叁
图像采集卡
精度费,取决于分辨率
CCD的分解率是视觉测状和觇觉检测系统的虫要指标.
使用的CCD相机分辨率越高.实际被测物体尺寸越小,成像物体表面的分辨率越岛，系统的检测精度也越高.
所以•在机器视觉测盘中•提供高精度和低不琬定度的决定性因素是获取的图像的分辨率.
在这种情况下.分辨率（或图像分辨率）意味着以实际单位的单个像索的大小.简而言之.如果一个摄像机传感潺在水平方向上包含IOoO个像素,并且采用光学涔件来扶取覆金真实世界场景中1英寸宽的区域的图像.则单个像素将代表0.001,请注意,这是相机制造商或分析软件不会改变
的里本指标，
一个特定的应用程序有多少像素就足朋了？
H⅛h Resolution Low Res<κut>∏tftt
作为一种衡量标准.机涔视觉系统中最小的测盘单位就是像索.
与任何测录系统一样，为了进行可重女和Ur线的测量,必须使用批小测诉单位为所需测fit公差带的十分之一的为为仪.
工程师首先使用机涔视觉进行测法，往往严重低估了达到理想水平的测用精度不确定性所需的像素数我，事实上,它可能需要多台掇像机，专业摄像机（如线扫描成像仪》或单个部件的多个视图来达到指定检测容差所需的分辨率.
使用育分解率光学元件
成像是光学和照明的功能.
对于大多数成用.所使用的唯一光学零件将是透镀组件,但是选界该透僚对于度量应用是至关重要的.除了向传当器提供适当的真实世界尺寸的图像之外. 为了计玳，设头必须尽可能精确地再现图像而不失真.
此外，镜头也具有分辨率度计标准，其通常被指定为好mm或料好英寸的战对（lp∕mm,
lp∕in）,并且通过扩展可以具有用于MTF （调制转换函数）的规格或拧更筒般地具有能力在高∣p∕ mm的情况下产生高对比度的懂头.
像素数越高，这些爱头指标越很要,确保指定的光学元件是为机器视觉应用设计的高质量，高分辨率产品。

远心镜头在许多侨况下对测此应用非常有用，远心镜头使用光学坦合来实际消除由图像中的视差引起的所有失乩，其结果是几乎所有图像都与传感器平行的图像•平面几何关系（在图像平面中》完全保留,使测美更加在接和直接.
对于需要非常小视场（例如小于几名米）的应用，请考虑使用专门为机器视觉制造的翻微悦光学元件和/或高倍率光学元件,不建议使用扩展器或附加放大倍率将标准光学元件推至更高倍率.
逸界合适的照明
在计It学中，照明的选择可能起关照作ffl.
在检测的过程中，照明的目的是地强图像特征点与Ir景的对比度，在图像中，对比度代表着图像信号的项量.它反应了两个区间的差别,光源就是要突出这些区别.
适当的光源照明可以将被测物体的目标信息与背景信息区分.以获得高品防. 高对比的图像,从而降低图像处理算法的难度.同时提高系统精度和可比性.
尽管在生产线上实现自动化背光的物理实现可能是一个挑战，但许多计量应用都受益于背光照明.正面照明可能会突出显示必须标识以进行冽居的特征边缘.
考虑使用低角度或结构化的照明来突Hl低对比度的特点。

当试图测埴非常小的特征（例如分辨率低于0.00Irnm）时,可以使用长波长的颜色,例如蓝色或甥色来提岛对比度.如果事件处于运动状态，请考虑使LED照明器频闪以狭褥最佳强度和灯泡寿命.
注意零件特征
给定特定照明技术的照相机的光学系统可见的特征通常不具有用于机涔视觉工具的相PJ特征，可以在零件印刷上指定或使用手动测ft仪来测R.
例如，测法口径较小但相当深的通孔的宜径.而精度和低不确定性,
⅛∣果使用前部照明，则只会■测Jrt孔的顶部边缘.如果期里的检查是模仿插入Ift 观,这可能是不可接受的。

另方面，如果使用背光，由于孔的深度，光学器件不可能"平均"图像中的整个孔。

更有可能的是，光学器件将集中在钻孔顶部，底部，中部的某一深度处，并且这个结果可能不足所期望的。

仔细选择照明，光学和律法，以确保测量商定的Sifti. 了解在许多情况下,出于上述原因,在线非接触机潺视觉测肽不会完全重史物理测量设备，
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进行靠磷蒲量
被检刈的部件必须重立呈现.
在圉战设员中，成像，光学，分辨率和算法可能都是完美的，但是在践测收的Ur重女性和诃旅性Ur能会很差.
通常情况K 部分早.现会不一致，甚至有时候，部分演示甚至可能无法实现某种度量・
以钻孔为例.当该孔的表面垂直于造境时，图像百.按从孔的深处取F,可以成功测址.但是,如果零
件稍微蜘科.那么这样的孔可以明显地变成椭例形，或者如果是背光，则会被完全遮蔽.
对于非接触式刈量的成像,首先必须减轻所有可能的零件表示变化.然后理解在任何情况下，零件表示都将对刈量中的一些娈加误差负费.
此外.物体的移动速度同样是理要的因案,如果被测R的物体不足静止的,而是运动状态,那么一定要考虑运动模糊对图像精度的影响（模糊像素•物体运动速度・相机曝光时间）,不是软件能的决定.
根据视觉检制应用领域，视量检浦系统对其粗成部分有着不同的聂求，在智能制造领域,照明亮度，相机的像素，计算机的圆力与性能同样理要，比如在相机和计算机上的选择上，都要求是工业级的，且对工业相机的帧领分拚率等指标依据需求筛选，而计算机的的性能、算力和环境适应同时也要和检测需求巴配（物体移动速度,灯光亮度.检测软件兼容等），检测精度的提高是最重要的，而这取决于以上淡到的各种因素之间的相互匹配.。