첫째: 조명의 안정성
산업용 비전 애플리케이션은 일반적으로 포지셔닝, 측정, 감지 및 인식의 네 가지 범주로 나뉩니다. 그 중 측정은 조명의 안정성에 대한 가장 높은 요구 사항을 가지고 있습니다. 1-2 픽셀에 의해 편향될 수 있는데, 이는 소프트웨어의 문제가 아니라 조명의 변화로 인해 이미지 상단 가장자리의 위치가 변경됩니다. 가장 강력한 소프트웨어도 문제를 해결할 수 없습니다. 시스템 설계의 관점에서 주변광의 간섭을 제거하고 활성 광원의 발광 안정성을 보장해야 합니다. 물론 하드웨어 카메라 해상도 향상을 통해 정확도를 향상시키는 것도 환경 간섭에 저항하는 방법입니다. 예를 들어, 이전 카메라의 해당 객체의 공간 크기는 픽셀당 10um이지만 해상도를 개선한 후에는 픽셀당 5um이 됩니다. 정확도는 대략 2배라고 볼 수 있으며, 자연히 환경에 대한 간섭이 강화됩니다.
둘째: 공작물 위치의 불일치
일반적으로 측정 항목의 경우 오프라인 감지 또는 온라인 감지 여부에 관계없이 전자동 감지 장비인 한 첫 번째 단계는 측정할 대상을 찾는 것입니다. 측정할 대상이 촬영 시야에 나타날 때마다 측정할 대상이 어디에 있는지 정확히 알 수 있도록 일부 기계적 고정물 등을 사용하더라도 대상을 보장하기 위해 특히 높은 정밀도를 가질 수 없습니다. 측정할 때마다 동일한 위치에 나타나므로 포지셔닝 기능을 사용해야 합니다. 포지셔닝이 정확하지 않으면 측정 도구의 위치가 정확하지 않을 수 있습니다. 측정 결과는 때때로 큰 편차가 있습니다.
셋째: 교정
일반적으로 고정밀 측정에서는 다음 보정을 수행해야 합니다. 광학 왜곡 보정(소프트웨어 렌즈를 사용하지 않는 경우 일반적으로 보정이 필요함); 프로젝션 왜곡 교정, 즉 설치 위치의 오류로 표시되는 이미지 왜곡 보정입니다. 이미지 공간 보정, 즉 각 픽셀의 대응 공간 크기에 대한 특정 계산입니다.
그러나 현재 교정 알고리즘은 평면 교정을 기반으로 합니다. 측정할 물리학이 평면이 아닌 경우 교정은 처리할 일부 특수 알고리즘을 만들어야 하며 일반적인 교정 알고리즘은 해결할 수 없습니다.
또한 일부 캘리브레이션의 경우 캘리브레이션 플레이트를 사용하지 않기 때문에 특별한 캘리브레이션 방법을 설계해야 하므로 소프트웨어에 존재하는 모든 캘리브레이션 알고리즘으로는 캘리브레이션이 해결되지 않을 수 있습니다.
넷째: 물체의 움직임 속도
측정 중인 물체가 움직이지 않고 정지해 있는 경우 이미지 정확도(흐린 픽셀=물체 움직임 속도 * 카메라 노출 시간)에 대한 모션 블러의 영향을 고려해야 합니다. 소프트웨어로 해결.
다섯째: 소프트웨어 측정 정확도
측정 응용 프로그램에서 소프트웨어의 정확도는 1/2-1/4픽셀로만 간주될 수 있으며, 위치 지정에서와 같이 1/10-1/30픽셀이 아니라 1/2에 따라 바람직합니다. 소프트웨어가 측정 응용 프로그램의 이미지에서 아주 적은 특징점을 추출할 수 있기 때문입니다.