影響視覺檢測設備的檢測效果的因素

使用視覺檢測設備可以有效提升檢測效率，節(jié)省人工，降低生產(chǎn)成本，從而提高了經(jīng)濟效益。然而現(xiàn)在很多工廠和企業(yè)把檢測設備買回去之后因為操作人員沒有經(jīng)驗，導致在生產(chǎn)過程中常常因為一些小問題影響到檢測設備的檢測效果。今天，環(huán)奧小編為大家整理一些影響檢測效果的因素，希望對大家有幫助。

硬件的選型

穩(wěn)定的圖像特征提取是圖像分析與圖像識別的前提，確保一個穩(wěn)定的成像傳輸?shù)綀D像處理中心才能確保軟件處理圖像的準確性。很多因素都會影響成像的穩(wěn)定性，比如周邊環(huán)境，物體變化，視覺硬件的影響等。

視覺檢測的硬件的選型是個有難度的活，它需要工程師對硬件本身和硬件供應商都非常熟悉，需要有足夠的選型經(jīng)驗。在實驗室運行的機器視覺系統(tǒng)和實際工作場景運行的系統(tǒng)面對的環(huán)境是天差地別的。

機器視覺檢測：鏡頭

鏡頭是機器視覺檢測系統(tǒng)中的重要組件，其作用是光學成像。鏡頭的主要參數(shù)有焦距、景深(DOF，Depth of Field)、分辨率、工作距離、視場(FOV，F(xiàn)ield of View)等。

1、景深，是指鏡頭能夠獲得蕞佳圖像時，被攝物體離此蕞佳焦點前后的距離范圍。

2、視場，表示攝像頭所能觀測到的蕞大范圍，通常以角度表示，一般說來，視場越大，觀測范圍越大。

3、工作距離，是指鏡頭到被攝物體的距離，工作距離越長，成本越高。

在設計機器視覺系統(tǒng)時，要選擇參數(shù)與用戶需求相匹配的鏡頭。

機器視覺檢測的原理

機器視覺檢測技術(shù)的實現(xiàn)原理：

機器視覺技術(shù)涉及到的視覺信息處理算法主要分為圖像采集、圖像預處理、圖像目標分割、提取、三維恢復等等。通過在線識別與三維恢復建立模型，從而來識別物體，進行相關的操作。

機器視覺檢測技術(shù)解決的問題：

目前機器視覺檢測技術(shù)所要解決的問題就是在面對一些操作條件惡劣的情況下，比如光源不強，作業(yè)精度要求高、作業(yè)產(chǎn)品之間存在障礙的時候要提高精度與準確度，或者是一些工作環(huán)境較危險的場合，使用機器視覺檢測技術(shù)可代替人工操作，既能保證產(chǎn)品質(zhì)量，提高生產(chǎn)效率，也能降低成本，給企業(yè)帶來很多好處。