目前机器视觉技术在国内主要应用于定位、测量、检测和识别四个主要方向,在进行图像采集和图像处理的过程中,下面的机器视觉系统的五个问题直接影响了分析数据的获取性。
:打光的稳定性
在机器视觉应用中,打光稳定性影响测量的精度,因为只要是光照发生微小变化,测量结果都可能出现1到2个像素差。主要原因是光照的不稳定会影响到图像采集边缘位置发生变化,所以在机器视觉系统设计中将环境
条码别识的质量
目前机器视觉技术在国内主要应用于定位、测量、检测和识别四个主要方向,在进行图像采集和图像处理的过程中,下面的机器视觉系统的五个问题直接影响了分析数据的获取性。
:打光的稳定性
在机器视觉应用中,打光稳定性影响测量的精度,因为只要是光照发生微小变化,测量结果都可能出现1到2个像素差。主要原因是光照的不稳定会影响到图像采集边缘位置发生变化,所以在机器视觉系统设计中将环境光的影响消除到,同时要保证配套的主动光源的稳定性。

第四:物体的运动速度
在图像获取获取过程中,图像模糊精度取决于物体运动速度和相机曝光时间,所以物体运动速度快很可能导致图片成像模糊,此外其他设备(工业相机、工业镜头、光源等)也会间接影响检测。
第五:软件的测量精度
测量精度一般在1/2-1/4个像素,原因是测量软件精度过小,从图像上提取的特征点信息就越少。
通过上述的5个问题可以看出机器视觉系统设计时会出现很多因素的干扰,所以我们需要不断的去改善和升级技术去规避掉这些难以避免的问题,也相信技术的,很多问题都能别解决。

产品特点:
◆可靠:开发包的核心代码经过多个工业项目的应用,已在上万台设备中验证了其稳定性。
◆易用:友好的用户界面,搭建应用只需简单几步,大大缩短软件开发的周期。
◆:2D视觉算法、3D视觉算法、深度学习视觉算法。
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◆硬件加速:采用了SSE、TBB、GPU加速,使得性能更好。
图像采集摄像机采集:兼容主流的大部分相机、兼容GenICam、GigE Vision、 USB3 Vision等;标定:手眼标定、点距离标定、旋转中心标定、标定板标定、定长标定、畸变矫正
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