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;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。那么影响视觉检测结果的因素有哪些呢?接下来就跟着四元数数控一起来看看吧!
一、照明
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。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。
二、变形或铰接
三、位置和方向
机器视觉检测系统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。许多系统对于对象方向变化的检测非常灵敏。但是,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。
四、背景
图像背景对物体检测有很大的影响。举一个的例子,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。的背景是空白的,并提供与检测到的物体良好的对比。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。
五、遮挡
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。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。
六、尺度
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*相同的物体,只是一个比另一个大。想象一下,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。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。
七、照相机放置
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。
八、运动
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。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。
所以我们在选择和使用视觉检测系统的时候一定要注意,四元数致力于运动控制、图像与视觉传感等工业自动化技术的研发和应用,产品广泛应用于印刷设备、模切设备、贴合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工和检测设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。
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