隨著自動化行業(yè)發(fā)展,機器視覺技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛。例如在自動化制造行業(yè)中,用機器視覺測量、檢測工件的各種尺寸參數(shù),如長度測量、圓測量、角度測量、弧線測量、區(qū)域測量等,不但可以獲取在線產(chǎn)品的尺寸參數(shù),同時可對產(chǎn)品做出在線實時判定和分揀,應(yīng)用十分普遍。
基于機器視覺技術(shù)的檢測系統(tǒng)具有成本低、精度高、安裝簡易等優(yōu)點。再加上功能強大的視覺軟件,易于調(diào)整,靈活方便,且測量數(shù)據(jù)可存儲,便于建立統(tǒng)計分析,便于快速發(fā)現(xiàn)問題,解決問題,是行業(yè)檢測技術(shù)的不二之選。
但是在一些機器視覺檢測項目中,很多客戶遇到了檢測精度的難題。例如:檢測加工零件的外形尺寸、內(nèi)外徑,要求精度到10um。目前很多配置選擇500萬的相機,理論上是可以達(dá)到10um的精度的??蓪嶋H客戶測試的精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到10um的要求,能做到30um就很不錯了。其產(chǎn)生很大誤差的主要原因有以下幾點:
2、相機鏡頭的選?。河捎诤芏鄼C械零部件有高低差,有較大的景深。而普通鏡頭因為視角因素,因此 很難拍攝到零部件的內(nèi)壁等等,導(dǎo)致軟件處理時很難找到最真實、準(zhǔn)確的邊緣輪廓,對圖像處理算法 提出了更高的要求。