工业视觉检测的精度取决于什么

视觉，简单地定义为用机器代替人眼来测量和判断。虽然定义很简单，但实现过程相当复杂。我们也可以与人眼进行比较。人们可以通过物体反射的光看到物体，然后通过复杂的人眼成像系统通过视神经传递到大脑，让人们看到东西。

光、成像系统和处理系统构成了视觉物体的三个要素，视觉检测系统也是如此。

机器视觉的主要应用可分为四类：定位、测量、检测和识别。这些应用程序由工业相机和光学元件、光源、图像传感器和视觉软件完成，即上述成像系统和处理系统。

随着工业自动化的发展，机器视觉的应用范围逐渐扩大和完善。机器视觉在国外的应用主要体现在半导体和电子行业。在元器件行业，检测量大、检测难度大、肉眼难以发现的细微缺陷只能靠机器的高精度来解决。

不同的应用领域对检测效果有不同的要求。与机器视觉的两个分支相比，工业视觉和计算机视觉更注重提高检测精度。

而ccd视觉检测设备和检测软件是视觉检测系统的主要组成部分，检测精度也由其决定。

在检测过程中，光源的目的是增强图像特征点与背景的对比度。在图像中，对比度代表图像信号的质量，反映了两部分之间的差异。光源是为了突出这些差异。

适当的光源照度可以区分目标信息和被测物体的背景信息，从而获得高质量、高对比度的图像，降低图像处理算法的难度，提高系统的精度和可靠性。

测试软件的准确性是个问题。工业相机收集的图像需要由工业计算机进行处理和分析。视觉软件需要创建和执行程序，处理收集到的图像数据，并制作“NGOK”的决定。

物体的运动速度也是一个重要因素。如果被测物体不是静止的，而是运动的，则必须考虑运动模糊对图像精度的影响（模糊像素）=物体的运动速度*相机曝光时间)。

根据视觉检测的应用领域，视觉检测系统对其组件有不同的要求。在智能制造领域，光源亮度、工业镜头像素、计算能力和计算机性能同等重要。例如，相机和计算机的选择需要工业级，工业相机的帧率分辨率应根据要求进行选择。