随着自动化行业的发展，机器视觉检测技术的应用已经非常广泛。 例如，在自动化制造行业中，机器视觉用于测量和检测工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、弧度测量、面积测量等，不仅可以获得尺寸在线产品的参数，而且在线实时判断和分类产品被广泛使用。

　　基于机器视觉技术的检测系统具有成本低、精度高、安装方便等优点。 再加上功能强大的可视化软件，易于调整，灵活方便，测量数据可存储，易于建立统计分析，易于快速发现和解决问题，是行业检测技术的好选择。

　　但是在一些机器视觉检测项目中，很多客户遇到了检测精度的问题。 例如：检测加工件的尺寸、内、外径，精度要求为10um。 目前很多配置选择500万摄像头，理论上可以达到10um的精度。 但是实际客户测试的精度远低于10um的要求，能达到30um就很好了。 误差较大的主要原因如下：

　　1、工业相机的选择：很多客户出于成本考虑选择CMOS相机。 拍摄物体边缘时，边缘轮廓的对比度较差。 噪声也很大，给软件测量带来了很大的误差。 通常建议使用 CCD 芯片相机。

　　2、相机镜头的选择：因为很多机械部件都有高低差，所以景深很大。 但是由于视角的原因，普通镜头很难捕捉到零件的内壁，这使得软件处理时很难找到真实准确的边缘轮廓，这对图像处理算法提出了更高的要求。

　　3、光源的选择：很多客户会选择普通的背光源。 当视觉检测的精度不高时，背光具有价格优势。 在要求非常高的前提下，背光源的原理是利用光线通过漫反射镜产生均匀柔和的光线，在某一点产生的光线会向空间中的任意角度发散。 在检测圆形和圆柱形物体时，在被测物体的边缘会发生衍射。 同时，光源的亮度变化对图像的明暗也有较大的影响。
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