南京3D視覺引導定位精度歡迎來電

應用領域:合于曲面，表面凹凸，弧形表面檢測，或金屬、玻璃表面反光較強的物體表面檢測。

機器視覺檢測系統采用CCD照相機將被檢測 的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格 / 不合格、有 / 無等，實現自動識別功能

鏡頭

　　FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亞象素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差比）鏡頭選擇應注意：①焦距②目標高度 ③影像高度 ④放大倍數 ⑤影像至目標的距離 ⑥中心點 /節點 ⑦畸變

　　相機

　　按照不同標準可分為：標準分辨率數字相機和模擬相機等。要根據不同的實際應用場合選不同的相機和高分辨率相機：線掃描CCD和面陣CCD；單色相機和彩色相機。

可以選擇幾何畸變相對于普通鏡頭小的遠心鏡頭，遠心鏡頭不僅幾何畸變較小，還能減小物體距離變化帶來的誤差。

   如無特殊要求而采用X射線等不可見光光源，對于可見光光源，應優先考慮使用LED光源，在對采集圖像質量有決定性影響的光源均勻性上，LED光源明顯優于鹵素燈、日光燈等其它光源，而且它還具有耗電低、使用壽命長和對環境無污染的優點。同時，為了減小外界光對視覺系統穩定性的影響，可以通過增加光源箱的方式屏蔽外界光源。

觀點二：

   在各種缺陷檢測的應用中，打光是個難點。如果獲得的圖片讓人看還要仔細斟酌才能給出結果，那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光，突出所要檢測的特征，算法并不是困難的東西。

   但是，注意這里有一個很嚴重的但是。我并不是說算法已經夠好了，機器視覺和人類的差距還是非常巨大的！這里面差距就是智能。沒錯，智能相機距離智能兩個字，還很遠。主要體現在：對于非預期的缺陷的識別。