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浅谈视觉检测系统精度受哪些方面影响?

返回列表 来源:admin 浏览: 发布日期:2019-07-26 10:09

随着自动化行业发展,机器视觉技术的应用已经十分广泛。例如在自动化制造行业中,用机器视觉测量、检测工件的各种尺寸参数,智能检测设备,如长度、圆、角度量、弧线、区域等测量,应用十分普遍。

    机器视觉检测成本低、精度高,加上功能强大的视觉软件,能快速发现和解决问题,在制造业有着举足轻重的地位。

但在某些检测项目里,有些客户遇到了检测难题。例如:检测零件尺寸、内外径,精度需达到10um。目前很多配置选择500万的相机,理论上可以到10u,但实际能做到30u就很不错了。

 

 

为什么会这样呢?主要原因如下:

1、相机的选择

CMOS相机相对于CCD相机成本较低,智能检测设备,但CMOS相机拍摄物体边缘时对比度较差,从而导致误差。不能在个地方为了节约成本,应选择CCD相机更为稳妥。

2、镜头的选取有误

普通镜头由于视角因素,拍摄到零部件内壁情况等,则软件处理时无法找到真实、准确的边缘轮廓。

3、光源的选择

我们都知道检测环境对光源的要求非常严格,光线的折射衍射等因素的影响, ccd检测设备,对图片的清晰度等也会造成较大的影响,因此,在选择光源是,不能只考虑普通的背光源。

除此之外,还有光照强度、曝光时间和增益、目标距离、焦距、光照方向、采样率、暗漏电流 、分辨率(像素数量)等也会影响检测的精准度

有这么多的因素会导致机器视觉检测的误差,那是不是就不能用机器视觉检测了呢?有什么方式才能控制或者避免这些误差吗?

检测系统的误差通常包括:机械误差、标定误差和分析误差三部分。那么,我们在建立检测系统的过程中,要在实际检测条件的基础上合理分配系统的误差。主要方法有:

 

1、简化机电系统运动步骤,提高机电系统的硬件精度;

 

2、采用较高精度标定算法和标定模板;

3、提高图像质量,尽量采用较小的物像比。

    工业电脑作为机器视觉系统的重要组成部分之一,相当于人的大脑对系统获取的图像,做出正确判断。是实现工业的智能化、自动化的核心部件,对于系统的处理分析能力有着重要作用。