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當前位置：視覺檢測結果影響因素有哪些？
視覺檢測是指通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分 CMOS 和CCD 兩種)將被攝取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;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。是用于生產、裝配或包裝的有價值的機制。那么影響視覺檢測結果的因素有哪些呢?接下來就跟著四元數數控一起來看看吧!
一、照明
如果有過在低光照下拍攝數碼照片的經驗，就會知道照明至關重要。糟糕的照明會毀掉一切。成像傳感器不像人眼那樣適應性強或敏感。如果照明類型錯誤，視覺傳感器將無法可靠地檢測到物體。有各種克服照明挑戰的方法。一種方法是將有源照明結合到視覺傳感器本身中。其他解決方案包括使用紅外照明，環境中的固定照明或使用其他形式的技術，例如激光。
二、變形或鉸接
三、位置和方向
機器視覺檢測系統最常見的功能是檢測已知物體的位置和方向。因此，大多數集成視覺解決方案通常都克服了這些挑戰。只要整個物體可以在攝像機圖像內被查看，檢測物體的位置通常是直截了當。許多系統對于對象方向變化的檢測非常靈敏。但是，并不是所有的方向都是易于檢測的。雖然檢測沿一個軸旋轉的物體是足夠簡單的，但是檢測物體的3D旋轉則更為復雜。
四、背景
圖像背景對物體檢測有很大的影響。舉一個極端的例子，對象被放置在一張紙上，在該紙上打印同一對象的圖像。在這種情況下，機器視覺檢測設置可能無法確定哪個是真實的物體。完美的背景是空白的，并提供與檢測到的物體良好的對比。它的確切屬性將取決于正在使用的視覺檢測算法。如果使用邊緣檢測器，那么背景不應該包含清晰的線條。背景的顏色和亮度也應該與物體的顏色和亮度不同。
五、遮擋
遮擋意味著物體的一部分被遮住了。在前面的幾種情況中，整個對象出現在相機圖像中。遮擋是不同的，因為部分對象丟失。視覺系統顯然不能檢測到圖像中不存在的東西。有各種各樣的東西可能會導致遮擋，包括其他物體、機器人的部分或相機的不良位置。克服遮擋的方法通常涉及將對象的可見部分與其已知模型進行匹配，并假定對象的隱藏部分存在。
六、尺度
在某些情況下，人眼很容易被尺度上的差異所欺騙。機器視覺檢測系統可能被他們弄糊涂了。想象一下，你有兩個完全相同的物體，只是一個比另一個大。想象一下，您正在使用固定的2D視覺設置，物體的大小決定了它與機器人的距離。尺度的另一個問題，也許不那么明顯，就是像素值的問題。如果將機器人相機放置得很遠，則圖像中的對象將由較少的像素表示。當有更多的像素代表對象時，圖像處理算法會更好地工作，但也存在一些例外。
七、照相機放置
不正確的相機安裝位置可能會導致以前出現過的任何問題，所以重要的是要正確使用它。嘗試將照相機放置在光線充足的區域，以便在沒有變形的情況下盡可能清楚地看到物體，盡可能靠近物體而不會造成遮擋。照相機和觀看面之間不應有干擾的背景或其他物體。
八、運動
運動有時會導致計算機視覺設置出現問題，特別是在圖像中出現模糊時。例如，這可能發生在快速移動的傳送帶上的物體上。數字成像傳感器在短時間內捕獲圖像，但不會瞬間捕獲整個圖像。如果一個物體在捕捉過程中移動太快，將導致圖像模糊。我們的眼睛可能不會注意到視頻中的模糊，但算法會。當有清晰的靜態圖像時，機器視覺檢測效果最佳。
所以我們在選擇和使用視覺檢測系統的時候一定要注意，四元數致力于運動控制、圖像與視覺傳感等工業自動化技術的研發和應用，產品廣泛應用于印刷設備、模切設備、貼合設備、多軸數控設備、機械手、電子加工和檢測設備、激光加工設備、拋光機械生產自動化等工業控制領域。