机器视觉优缺点_机器视觉的困难

　　机器视觉优缺点

　　机器视觉的优点：

　　高效性：机器视觉可以快速地获取、处理和分析大量的图像和视频数据，从而提高生产效率和产品质量。

　　可靠性：机器视觉可以在恶劣的环境下工作，如高温、低温、高湿度、尘土环境等，从而提高生产的可靠性和稳定性。

　　精度高：机器视觉可以对图像和视频进行高精度的分析和处理，能够识别出人眼难以发现的微小变化和差异。

　　无疲劳：机器视觉不会像人一样因为长时间工作而出现疲劳，从而保持高效稳定的工作状态。

　　可重复性：机器视觉可以重复执行相同的任务，并保持稳定的输出结果，从而提高生产的可重复性和一致性。机器视觉的缺点：

　　成本高：机器视觉系统的成本相对较高，包括硬件设备和开发成本等。

　　对环境要求高：机器视觉需要在一定的环境条件下工作，如光线、温度、湿度等条件需要符合一定的要求。

　　需要专业技术：机器视觉需要专业的技术和知识，需要具备一定的专业背景和培训。

　　无法处理复杂情况：机器视觉需要事先定义好问题和解决方案，对于复杂的情况难以进行有效处理。

　　精度受限：机器视觉虽然可以进行高精度的处理，但在某些情况下精度仍然受限，如在复杂的背景下，图像分析和处理的精度受到影响。

　　做机器视觉用什么软件好

　　做机器视觉需要使用一些专业的软件，以下是几个比较好的机器视觉软件：

　　OpenCV：OpenCV是一款开源的机器视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数库，支持多种编程语言，如C++、Python等。

　　MATLAB：MATLAB是一款常用的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，可以进行图像分析、处理、特征提取等操作。

　　TensorFlow：TensorFlow是一款强大的深度学习框架，可以进行图像识别、目标检测、语义分割等操作。

　　PyTorch：PyTorch是另一款流行的深度学习框架，也可以进行图像识别、目标检测、语义分割等操作，具有易用性和灵活性。

　　HALCON：HALCON是一款商业化的机器视觉软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，支持多种编程语言，具有高度的可定制性和开放性。以上是几个常用的机器视觉软件，根据实际需求和使用习惯进行选择。

　　机器视觉的困难

　　机器视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，并且是机器人系统的重要组成部分之一。目前，它广泛用于电子，汽车，机械，医疗和军事领域等行业。对于机器人视觉技术的设计，存在以下几个困难：

　　一，照明的稳定性

　　工业视觉应用通常分为四类：定位，测量，检测和识别。其中，测量需要最高的光稳定性，因为只要光变化10-20％，测量结果就会偏离1-2个像素。这不是软件问题。这是照明的变化，导致图像的边缘位置发生变化。即使是最强大的软件也无法解决问题。从系统设计的角度出发，必须消除环境光的干扰，并且必须同时确保有源光源。发光稳定性。当然，提高硬件摄像机的分辨率也是提高精度和抵抗环境干扰的一种方法。例如，前一个摄像机对应对象的空间大小为1像素10um，但是在提高分辨率后，它变为1像素5um。可以认为精度大约提高了一倍，并且自然增强了对环境的干扰。

　　二，工件位置不一致

　　一般来说，无论是脱机测试还是在线测试，只要是全自动测试设备，第一步就是要能够找到要测试的目标。每次要测量的物体出现在拍摄视野中时，您都必须能够准确地知道要测量的物体在哪里。即使使用某些机械固定装置等，也不能确保每次被测物体都出现在相同的位置。是的，这需要定位功能。如果定位不正确，则测量工具的位置可能不正确，并且测量结果有时可能会有较大的偏差。

　　三，标定

　　高精度测量通常需要请执行以下校准：首先，进行光学畸变校准（如果您不使用软件镜头，则通常必须进行校准）；第二，投影畸变校准，即以您的安装位置误差表示的图像畸变校正，三个对象图像空间的校准是专门计算每个像素对应的对象空间的大小。但是，当前的校准算法都基于平面校准。如果要测量的物理场不是平面，则需要通过一些特殊的算法来处理校准，而常规的校准算法无法解决这些问题。此外，还有一些校准。由于不使用校准板，因此必须设计一种特殊的校准方法。因此，软件中现有的校准算法可能无法完全解决校准问题。

　　四，物体的运动速度

　　如果被测物体不是静止的而是运动的，则必须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）。这不是软件可以解决的。

　　五，软件的测量精度

　　在机器视觉测量应用中，只能基于1 / 2-1 / 4像素（最好是1/2）来考虑软件的精度，而不能像定位应用那样达到1 / 10-1 / 30像素的精度，因为测量在应用程序中，该软件可以从图像中提取很少的特征点。