在工业生产领域，工业机器人的检测产品很大程度上依赖于机器视觉，视觉敏感性直接关系到速度和检测质量，因此设计优质的视觉产品至关重要，在设计过程中，设计者面临着视觉定位、测量、检测和识别等问题。
机器视觉系统设计的五个基本要素：
一.照明稳定性
工业视觉应用一般分为四类，定位、测量、检测和识别。 其中，测量对光的稳定性要求最高。 光只变化10%-20%，测量结果可能会偏移1-2像素。 这不是软件的问题。 这是光的变化，引起图像上边缘位置的变化。 即使是最强大的软件也无法解决问题。 从系统设计的角度消除光的影响，确保主动照明光源的发光稳定性。
当然，提高硬件摄像机的分辨率也是一种抗精度和环境干扰的方法。 例如，以前的相机支持1像素10um的空间大小，但增加分辨率将为1像素5um，可以使精度加倍，从而自然增加对环境的影响。
二.工件位置不一致
一般来说，检测项目无论是离线检测还是在线监测，如果是全自动检测设备，第一步就是找到测量对象。 每当测量对象物出现在拍摄现场时，都必须能够正确地知道测量对象物在哪里。 即使使用几种机械夹具，也不能保证测量对象每次出现在同一位置，必须使用定位服务器。 如果位置不正确，测量仪的位置就会不正确，测量结果可能会出现很大的误差。
三.标定
一般来说，高精度测量需要以下校准。 一种是光学失真校准(如果不使用软件镜头，则需要校准)。 第二，以安装位置误差为代表的图像失真校准和三个图像空间校准，即计算各像素对应的物体空间的尺寸的投影失真校准。
但是，目前的校准算法是以平面为中心进行校准的。 如果检测到的物理不是平面的，则校准需要特殊的算法，无法用普通的校准算法解决。
另外，一些校准不方便使用校准板，必须设计特殊的校准方法，因此校准可能无法用手机现有的校准算法来处理。
四.物体运动速度
如果所测定的物体不是静止的而是运动的状态，则必须考虑运动模糊的图像精度(模糊像素)=物体的运动速度*摄像机曝光时间)。
五.软件测量精度
在测量应用中，软件精度只能考虑1/2-1/4像素，最好考虑1/2。 无法像定那样达到1/10-1/30像素的精度。 以上介绍了机器视觉系统定制的基本要素。
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