基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、、质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。
整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。
是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子，该系统由62个测
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基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、、质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。
整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。
是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子，该系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的位置。
亮度：当选择两种光源的时候，的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会。鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。
这样，视觉定位系统将基于区域的匹配和形状特征识别结合，进行数据识别和计算，能够准确地识别出物体特征的边界与中心，机器人控制系统通过逆运动学求解得到机器人各关节位置的转角误差，后控制的末端执行机构，调整机器人的位姿以消除此误差。从而解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了传统机器人的定位精度。
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