黄山家居网站建设怎么样,郑州编程培训机构,哪里做网站做得好,趣头条自媒体平台1.1 为什么采用机器视觉
人眼与机器视觉对比
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人眼与机器视觉对比
人眼机器视觉精确性差64灰度级不能分辨小于100微米的目标强256灰度级可检测微米级目标速度慢无法看清间隔小于40毫秒的运动目标快快门时间可达10微秒适应性弱很多环境对人体有害强对环境适应性强(适应高震动高噪音等环境)客观性低数据无法量化高数据可量化并在生产中生成报表重复性弱易疲劳强可持续不间断24小时工作可靠性容易受主观情绪影响客观检测效果稳定可靠效率效率低效率高是人工的数倍成本人力和管理成本不断上升一次性投入成本不断降低
机器视觉的优点
在高速、高精、超时、微距等人眼受限的场景下机器视觉检测精度高、一致性好建立在客观分析和推理的基础上有效避免了人工检测带来的主观性和个体差异性检测速度快、节约成本短期投入大、但长期使用平均成本却低于人工检测。随着相关技术的不断发展检测速度提高迅速成本不断下降
1.2 机器视觉主要应用
识别 识别包括有无、颜色、字符/条码/二维码识别主要通过甄别目标物体的物体特征来进行判定。
定位 定位功能是在识别出物体的基础上经过测量准确的给出目标物体的坐标位置引导机器人完成后续的加工、装配、搬运等一系列动作。
测量 测量泛指利用被测物体特征进行全局或局部尺寸数据获取的应用包括长度、平行度、角度、圆弧长、圆直径、半径、点线距离、点点距离等等。
检测 对目标物体的缺陷进行检出 。 1.3 机器视觉项目的关键因素
能不能做好机器视觉项目总结了以下关键因素
成像效果需要突出目标的特征能否达到检测精度节拍速度工件大小、工件检测位置是否一致、工件检测内容是否一致能否解决很好的解决不容易处理的缺陷异常能否处理不容易观察到的缺陷不容易达到的精度能否避开影响项如飞虫、水渍等设备尺寸位置受限于现场情况
