机器视觉精度检测

　　机器视觉精度检测

　　机器视觉检测技术及应用随着越来越多的制造商使用机器视觉系统，必须确保检测系统尽可能准确和高效，同时有正确的机器视觉检测解决方案。而在实际场景中，机器视觉检测设备在检测产品时的一些不稳定因素会直接导致检测精度和效率受到很大影响。

　　下面将分析如何根据视觉检测设备的检测分辨率、精度、公差、不稳定因素间的关系来指导选型。

　　基于分辨率精度公差的选择：

　　计算公式：分辨率 = 视野(Field of View)/像素(Pixel)。比如说，我想看的产品尺寸是30mm*10毫米，使用200万像素（1600像素*1200像素摄像头）。由于产品是长条形的，为了将产品放入视场之中，我们在计算分辨率时必须考虑长边对应，此时的分辨率为:分辨率=30mm/ 1600 像素=0.019毫米/像素。

　　准确性：

　　公式:精度=分辨率x有效像素。精度的单位是毫米，根据产品表面和光照条件的不同，我们可以通过放大图像来区分稳定像素的数量，以获得精度。。如果条件不允许进行实际的测试观察，一般的规则是，如果使用前照明灯，有效像素为1，使用背光源，有效像素为0.5。在本例之中，我们取1 Pixel，得到0.019mm的精度约等于0.02 mm。

　　如何计算机器视觉系统的定位精度

　　如果是30万像素摄像头，监控面积为640x480mm，其精度不超过1毫米。30W摄像机分辨率640*480正常:用*长边去掉监控区域的*长边，所以准确度基本上是1mm，这是理论值，如果你做测量或者表面划痕检测的话，肯定是不准确的，一个像素可能突出不了特征。

　　公差：

　　对于一个项目，我们首先从图纸中读取公差要求。然后根据下面的关系，我们就可以算出我们需要多少像素的相机。

　　测量时，首先要考虑的几个方面是:相机、镜头、光源。选择的时候有很多因素需要考虑，上面是一些需要考虑的准确性方面的考虑根据处理的一个项目。