魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度。當(dāng)光源放置在攝像頭視野的不同區(qū)域或不同角度時，結(jié)果圖像應(yīng)該不會隨之變化。方向性很強的光源，機器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用，增大了對高亮區(qū)域的鏡面反射發(fā)生的可能性，這不利于后面的特征提取。好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應(yīng)該能夠產(chǎn)生對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經(jīng)驗。

⒑ 螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件：以頻閃光作為照明光源，利用面陣和線陣CCD作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件，實現(xiàn)熱軋螺紋鋼幾何參數(shù)在線測量的動態(tài)檢測系統(tǒng)。⒒軸承實時監(jiān)控：視覺技術(shù)實時監(jiān)控軸承的負(fù)載和溫度變化，消除過載和過熱的危險。將傳統(tǒng)上通過測量滾珠表面保證加工質(zhì)量和安全操作的被動式測量變?yōu)橹鲃邮奖O(jiān)控。⒓ 金屬表面的裂紋測量：用微波作為信號源，根據(jù)微波發(fā)生器發(fā)出不同波濤率的方波，測量金屬表面的裂紋，上海機器視覺系統(tǒng)，微波的波的頻率越高，可測的裂紋越狹小。

機器視覺的阿喀琉斯之踵：據(jù)麻省理工《技術(shù)評論》報道，機器視覺系統(tǒng)設(shè)備，來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發(fā)現(xiàn)了機器視覺算法的一個弱點：機器視覺會被一些經(jīng)過修改的圖像干擾，而人類可以很容易地發(fā)現(xiàn)這些圖像的修改之處。 [7] 應(yīng)用領(lǐng)域編輯機器視覺的應(yīng)用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：⒈ 檢測：又可分為定量檢測（例如顯微照片的細(xì)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(chǎn)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）。⒉機器人視覺：用于指引機器人在大范圍內(nèi)的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設(shè)備上（即料斗揀取問題）。至于小范圍內(nèi)的操作和行動，還需要借助于觸覺傳感技術(shù)。



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