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光淪科技機器視覺公司，專注于機器視覺系統、控制程序、軟件設備集成定制開發技術服務及工業自動化智能制造解決方案！今天我們一起來刨析一下機器視覺系統的5大技術處理特點。
1、涉及技術領域廣
機器視覺技術是一門比較綜合的技術，所涉及的領域包括物理光學、應用光學、傳感器、數字圖像處理技術、機器人、機械工程、自動化控制等多項技術，比如機器視覺中比較重要的光照部分和鏡頭就包含很多物理光學和應用光學的知識，對光學知識有基本的了解，可以更好地完成打光。機器視覺要對圖像進行處理和分析，從而獲取特征信息，這部分涉及數字圖像處理分析，它是一門很專業的學科，要求有良好的數學和編程基礎。在機器視覺系統中，還包括結果的分析執行，一般用 PLC 或運動板卡等實現，所以，也要對運動控制有基本的了解。
2、受環境干擾影響大
機器視覺涉及圖像處理與分析，圖像的變化會直接導致檢測結果的變動，但在實際應用中，有很多影響圖像的因素。對圖像影響最大的是光照，光照有強弱、角度、顏色等區別，例如，如果項目中不采用機器光，那么隨著一天中太陽光強弱和照射方向的變化，就會導致不同的圖像效果。另外，如果系統中采用機器光，那么太陽光也是一種干擾的雜光。
除了光照外，系統中的干擾物，如物體表面積灰、油污，環境中的廢棄物、煙塵、水汽，都會給系統帶來不確定效果。此外，振動、安裝空間、溫度，也會帶來不同的影響。
3、有優勢和劣勢領域
機器視覺系統的應用雖然帶來了很多便利之處，但它不是萬能的。視覺系統在產品單一，檢測內容單一、重復、煩瑣的場合，能有效地發揮其高效率的作用，并且檢測結果很穩定。此外，有一些人工不便檢測的內容，如色差檢測等，機器視覺會起到很好的作用。機器視覺也能代替人工完成一些危險的、不適宜人工的檢測環境，比如高溫、輻射等環境。
但是，機器視覺檢測對隨機不定的檢測應用就不適合了，這里所說的隨機包括產品的隨機和檢測標準的隨機。同時，機器視覺檢測要有量化的檢測標準，有標準才能完成判斷。另外，對機器視覺來說非常重要的一點，是要有適量的檢測物體的樣本，因為很多檢測原理都是提取特征，并描述出合格與不合格的特征，如果沒有適量的樣本提取特征，很難給出穩定、合格的檢測標準。
4、存在漏檢和誤檢
一般來說，檢測系統都很難實現 100%的無錯漏檢測，只能說在一定的概率范圍內保證檢出率。
漏檢和誤檢是一對矛盾。漏檢是指不合格品被當成合格品檢測通過;誤檢是合格品被當成不合格品檢測為不良。檢測越嚴格，誤檢越多，漏檢越少;檢測越寬松，誤檢越少，漏檢越多，即使存在漏檢和誤檢，視覺系統的檢測效率和準確性還是遠遠高于人工檢測的。用戶需要在檢測效率和準確性上平衡。
5、通過實驗確定方案
機器視覺系統一個非常重要的特點是視覺技術方案多變，需要通過實驗來確定方案。這一點和我們對其他領域的自動化的認識大有不同。在前面第2個特點中，我們說明了系統的干擾因素，正是由于這些干擾因素的存在，導致機器視覺項目的差異性很大。可以說，即使是經驗非常豐富的視覺工程師，可能也要采用實驗驗證，才能確定一套比較可行、適用的方案，不同于其他領域的自動化，可以采用仿真、模擬等手段進行驗證，視覺系統目前只有通過實驗來模擬現場效果。
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