浅析机器视觉检测系统的不稳定性因素

分析机器视觉的不稳定因素有哪些，就要先了解什么是机器视觉的成像系统。

什么是机器视觉的成像系统？
成像系统主要由工业相机（CCD/CMOS）、镜头和视觉光源组成，它是组成视觉检测的基础，成像系统的设计目的就是获取合格的检测对象的原始图像，并且一个好的成像系统要保证系统运行期间图像质量的稳定，稳定的图像抓取是视觉检测稳定性的基本保证。

机器视觉成像系统有哪些不稳定性因素？
1、工业相机对成像稳定性的影响
对视觉系统设计者来说，工业相机的选择主要考虑其传感器类型、分辨率和帧率，其中传感器分CCD与CMOS两种，CMOS图像传感器集成度高，各元件、电路之间距离很近，干扰比较严重，成像噪声高，CCD传感器相机相对于CMOS相机具有灵敏度高、噪声低和响应速度快的特点，在稳定性方面，CCD相机的抗冲击与震动性也较强，一般来说，CCD传感器相机在成像质量上和稳定性方面要优于CCD相机。

2、光学镜头对成像稳定性的影响
镜头除了需要根据具体工作状况选择合适的焦距、景深和光圈等参数外，影响系统检测精度的重要因素就是图像的几何畸变误差，它是光学透镜固有的透视失真，受到制作工艺的影响，无法消除，只能想办法去减少，虽然现在许多工业相机通过各种方法弥补镜头畸变产生的误差，但在高精度的检测领域，几何畸变仍然会对检测精度产生影响。

 

 

视觉硬件对视觉系统的影响

3、光源对成像稳定性的影响
光源具有突出图像的特征与缺陷的作用，直接影响输入数据的质量，由于没有通用的打光照明设备，打光也是机器视觉系统的难点，通常不仅需要针对每个特定的应用实例来选择光源类型，还要根据具体环境对光源安装、光源的照射方式进行测试，以达到较好成像效果。不同类型的光源稳定性存在差异，光源的不均匀性也会对图像质量产生影响，不同方向的发光强度存在差别也会引起噪声。

4、软件稳定性的影响因素
视觉检测软件的稳定性对机器视觉检测结果的影响也很重要，视觉系统会在计算机上利用软件采用有针对性的算法进行图像滤波，边缘检测和边缘提取等一系列图像处理，不同的图像处理和分析手段以及不同的检测方法与计算公式，都会带来不同的误差，算法优劣决定测量精度的高低。

5、环境影响因素
视觉系统工作环境因素包括环境温度、光照度、电源电压、灰尘、湿度以及电磁干扰等，良好的运行环境是视觉系统正常运行的保障。外界光照会影响照射在被测物体上的光照度，增加图像数据输出的噪声，电源电压的变化也会导致光源发光不稳定，产生随时间变化的噪声。温度变化也会对相机的性能产生影响，相机在出厂时都会标志正常工作的温度范围，过热或过冷都会影响相机的正常工作。电磁干扰是工业检测现场不可避免的干扰因素，它对工业相机电路、数据信号传输电路等弱电电路的影响尤为严重，合格的视觉产品会在出厂时经严格的抗干扰测试，较大的降低了外界电磁干扰对硬件电路的影响。

6、机械结构定位影响因素

除成像系统硬件外，相机与物体之间的相对位置关系也会对图像质量的稳定性产生影响，如相机或工件的机械支撑结构如果存在震动，会影响检测精度，且这也是一个难以排查的问题。在动态下检测工件，需要考虑运动模糊对图像精度的影响（模糊像素 = 物体运动速度*相机曝光时间）。CCD相机与被测零件之间在理性状况下应为相机镜头光轴垂直于零件所在平面，但实际使用中，由于安装误差或相机、工件制造误差等原因不能保证光轴与被测平面完全垂直，存在一定角度偏差，同样也会对测量精度产生影响。

 

那么，机器视觉系统的这些不稳定因素应该如何解决呢？

 

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