5.機器視覺系統(tǒng)分辨率達到1600×1200，動態(tài)檢測精度可以達到0.02mm；

　　6.廢品漏檢率為0；

　　7.本系統(tǒng)可通過顯示圖像監(jiān)視檢測過程，也可通過界面顯示的檢測數(shù)據(jù)動態(tài)查看檢測結(jié)果；

儀表板上安裝有速度里程表、水溫表、表、電流表、信號報等，其生產(chǎn)批量大，出廠前需要進行一次質(zhì)量終檢。檢測項目包括：檢測速度表等五個儀表指針的指示誤差；檢測24個信號報和若干照明9燈是否損壞或漏裝。一般采用人工目測方法檢查，誤差大，可靠性差，不能滿足自動化生產(chǎn)的需要。

其中相機的分辨率和幀率主要根據(jù)檢測精度和檢測速度來選擇，通過計算檢測物體的視場大小與相機與被測物之間的距離決定合適的分辨率，考慮被測物體的運動速度與檢測精度要求選擇相機的幀率。

   對于鏡頭，軸承缺陷檢測主要需要根據(jù)相機的極限分辨率來選取對應的鏡頭分辨率，選擇大于相機極限分辨率的相機即可，還需要根據(jù)工作距離與視野計算鏡頭的焦距，并根據(jù)被測物體與相機的距離變化選用合適的景深。在測量下，要保證測量精度，除以上參數(shù)的正確選擇之外，可以選擇幾何畸變相對于普通鏡頭小的遠心鏡頭，遠心鏡頭不僅幾何畸變較小，還能減小物體距離變化帶來的誤差。

觀點二：

   在各種缺陷檢測的應用中，打光是個難點。如果獲得的圖片讓人看還要仔細斟酌才能給出結(jié)果，那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光，突出所要檢測的特征，算法并不是困難的東西。

   但是，注意這里有一個很嚴重的但是。我并不是說算法已經(jīng)夠好了，機器視覺和人類的差距還是非常巨大的！這里面差距就是智能。沒錯，智能相機距離智能兩個字，還很遠。主要體現(xiàn)在：對于非預期的缺陷的識別。

  視覺測量技術(shù)（Vision Measuring Technique)是機器視覺(Machine Vision)在測量領(lǐng)域內(nèi)的應用，即用機器視覺來代替人眼來測量和判斷，解決生產(chǎn)生活中的檢測問題。視覺檢測中的“檢”，是指發(fā)現(xiàn)和識別，“測”是指幾何參數(shù)和物理量的測量。視覺測量技術(shù)來源于機器視覺技術(shù)，又不完全等同機器視覺。 視覺測量技術(shù)是測量技術(shù)的重要手段，應遵從于測量的基本規(guī)律，又有一定的特殊性。