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一起来了解视觉检测的典型结构
发表时间:2020-06-09

    在机器视觉系统中,取得一张高质量的可处置的图像是至关重要。系统之所以胜利,首先要保证图像质量好,特征明显,.一个机器视觉项目之所以失败,大局部状况是由于图像质量不好,特征不明显惹起的。要保证好的图像,必需要选择一个适宜的光源。

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    比照度:比照度对机器视觉来说十分重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需求被察看的特征与需求被疏忽的图像特征之间产生最大的比照度,从而易于特征的辨别。比照度定义为在特征与其四周的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该可以保证需求检测的特征突出于其他背景。


    亮度:中选择两种光源的时分,最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时,可能有三种不好的状况会呈现。第一,相机的信噪比不够;由于光源的亮度不够,图像的比照度必然不够,在图像上呈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分,自然光等随机光对系统的影响会最大。


    另一个测试好光源的办法是看光源能否对部件的位置敏感度最小。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。方向性很强的光源,增大了对高亮区域的镜面反射发作的可能性,这不利于后面的特征提取。好的光源需求可以使你需求寻觅的特征十分明显,除了是摄像头可以拍摄到部件外,好的光源应该可以产生最大的比照度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。