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机器视觉检测如何选型

日期:2021-07-12 18:48
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摘要: 视觉行业的初学者,甚至是做了1-2年的销售也许还会困惑这样的事情——在拿到检测要求后,不知道根据图纸上的公差,应该选用多少万像素的相机。同时还不明确为什么要三个类似的专有名词来描述同一个事情。 下面通过分析对分辨率,精度,公差的关系,从而引导选型。 分辨率(Resolution) 计算公式:分辨率 = 视野(Field of View)/像素(Pixel) 比如我要看的产品大小是30mm*10MM,使用200万像素(1600pixel*1200pixel)的相机。因为产品是长条形,为了把产品都放入到视野内,大家计算...

视觉行业的初学者,甚至是做了1-2年的销售也许还会困惑这样的事情——在拿到检测要求后,不知道根据图纸上的公差,应该选用多少万像素的相机。同时还不明确为什么要三个类似的专有名词来描述同一个事情。 

下面通过分析对分辨率,精度,公差的关系,从而引导选型。

分辨率(Resolution)

计算公式:分辨率 = 视野(Field of View)/像素(Pixel)

 

比如我要看的产品大小是30mm*10MM,使用200万像素(1600pixel*1200pixel)的相机。因为产品是长条形,为了把产品都放入到视野内,大家计算分辨率的时候要考虑长边对应,此时分辨率为:

分辨率 = 30mm/1600Pixel = 0.019mm/Pixel

 

精度(Accuracy)

计算公式:精度 = 分辨率 x 有效像素

 

精度的单位是mm。根据产品表面和照明状况的不同,大家可以通过放大图像观察辨别稳定像素的个数,从而得出精度。如果条件不允许实际测试观察,一般的规律是,如果使用正面打光,有效像素为1个,使用背光,有效像素为0.5个。 

这个例子大家取1 Pixel,得到精度为0.019mm约等于0.02mm。

 

机器视觉系统的定位精度如何计算?

假如是30万像素的摄像机,监控的面积为640x480mm,其精度是不是就是1mm了?

 

30W相机分辨率640*480 正常这样算:用*长的边除去监控面积*长的边 即可,所以精度基本上是1mm,这个是理论值,如果你做测量或者表面划伤检测,肯定不准确,一个像素有可能无法凸显特征。

 

公差(Tolerance)

一般情况下,精度和公差的对应关系如下:

对一个项目来讲,大家是先从图纸上读到公差的要求。然后再根据上述关系,反推得出大家需要多少像素的相机。

测量时,首先要考虑的几大方面的有:相机、镜头、光源。选择要考虑的因素有很大,这里依据一个经手的项目先容一下精度方面需要考虑的问题。项目要求:像素精度0.05mm、测量误差正负0.15mm。首先先容一下相关的概念:

 

像素精度:一个像素在真实世界代表的距离,即拍摄视野/分辨率。例如我所使用的大华500万相机,分辨率2592*2048,在视野中长的一边100mm,即可拍到100mm的物体,那么在这一方向的像素精度为100/2592mm约为0.0386mm。

 

测量误差:使用算法测量的距离/长度与真实值的误差。

 

亚像素精度:亚像素精度是指相邻两像素之间细分情况,输入值通常为二分之一,三分之一或四分之一。即每个像素将被分为更小的单元从而对这些更小的单元实施插值算法。

 

例如,如果选择四分之一,就相当于每个像素在横向和纵向上都被当作四个像素来计算。实际测量或检测时需要考虑的还有很多,例如帧率、曝光、增益等。

文章转载自 电子发烧友

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