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机器视觉误差对检测系统的影响和解决办法
编辑: 时间: 2018-03-27 09:37 浏览量: 45

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   我们知道,影响系统测量精度的因素有很多种,通过实际分析,主要有成像系统的误差、各种噪声、标定误差和软件算法等的误差,下面我们来看看这些误差对检测系统的影响和解决办法。


   1.成像系统的误差:CCD的分辨率是测量系统中的一项重要指标,使用的CCD摄像机分辨率越高、被测目标物的实际尺寸越小,图像的物面分辨率就越高,即可使得系统检测精度越高。成像系统的几何畸变误差是典型的系统误差,是影响光学检测精度的因素之一


   2.各种噪声:包括照明系统由于供电电源波动以及光源本身的发光不稳定产生的随机 起伏噪声,光响应非均匀性引起的空间起伏噪声,摄像机由于暗电流分布不均、各光敏元大小、间隔不等引起的噪声。选用亮度大、亮度可调、均匀性及稳定性好的机器视觉光源和对CCD进行合理的参数设置可有利于噪声的控制。


   3.标定误差:系统在标定过程中会引入误差,通过对标准件在摄像机视场内不同方位进行多次采集图像进行标定,然后求其均值作为最终的标定系数,这样既可消除镜头畸变引起的误差又可去掉标定过程引入的随机误差。


   4.软件算法误差:不同的图像处理和分析手段以及不同的检测方法和计算公式,都会带来不同的误差。SVMS智能检测软件配合高分辨CCD和双远心镜头可有效提高检测精度,减少软件算法误差。


   在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用,例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。
   通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的,但在某些特殊情况下,如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等,依靠肉眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难以胜任。随着行业竞争的加剧,企业对产品质量的控制已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在,需要保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)来保障业绩的持续稳定的增长。


   因此,人们开始考虑用CCD相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉检测技术的概念。


   机器视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同,视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量,如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等。此外,机器视觉技术的检测系统还可对产品整体进行自动检测,对于控制产品品质保障产品质量也有着非常重要的作用。


  随着各行业市场发展的需求,为了更好的立足市场,提升企业竞争力,越来越多的企业注重高新技术的不断引进。在工业自动化日益进取的今天,机器视觉技术的行业应用也越来越广泛,越来越受到用户的认可与青睐。

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