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鏡頭的誤差
同樣也是技術和工藝原因,鏡頭存在著徑向畸變和切向畸變,也存在著偏心畸變及薄棱鏡畸變,還有誤差,不可能如理想狀況下的成像,即令是視覺測量常用的(雙)遠心鏡頭盡管畸變很少,但仍然存在。
光源的原因
視覺測量常用到平行光,但平行光真正做到平行很困難,或者講是不可能的,3d視覺機器人引導技術,只能近似平行,這會形成測量誤差。
安裝誤差
光源、相機、執(zhí)行機構安裝時常常要求平行、垂直或成一定的角度,工程實踐中做到理論計算那樣準確不太可能,因此設計時允許安裝誤差是必須的設計。
視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機速度較慢時,采用視覺處理器加快視覺處理任務?,F(xiàn)在由于采集卡可以快速傳輸圖像到存儲器,而且計算機也快多了,所以現(xiàn)在視覺處理器用的較少了。
應用領域
機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面:
1. 檢測:又可分為定量檢測(例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量)和不用量器的定性或半定量檢測(例如產品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測)。
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