机器视觉技术目前面临的困难是什么？

机器视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，并且是机器人系统的重要组成部分之一。目前，它广泛用于电子，汽车，机械，医疗和军事领域等行业。对于机器人视觉技术的设计，存在以下几个困难：

一，照明的稳定性

工业视觉应用通常分为四类：定位，测量，检测和识别。其中，测量需要最高的光稳定性，因为只要光变化10-20％，测量结果就会偏离1-2个像素。这不是软件问题。这是照明的变化，导致图像的边缘位置发生变化。即使是最强大的软件也无法解决问题。从系统设计的角度出发，必须消除环境光的干扰，并且必须同时确保有源光源。发光稳定性。当然，提高硬件摄像机的分辨率也是提高精度和抵抗环境干扰的一种方法。例如，前一个摄像机对应对象的空间大小为1像素10um，但是在提高分辨率后，它变为1像素5um。可以认为精度大约提高了一倍，并且自然增强了对环境的干扰。

二，工件位置不一致

一般来说，无论是脱机测试还是在线测试，只要是全自动测试设备，第一步就是要能够找到要测试的目标。每次要测量的物体出现在拍摄视野中时，您都必须能够准确地知道要测量的物体在哪里。即使使用某些机械固定装置等，也不能确保每次被测物体都出现在相同的位置。是的，这需要定位功能。如果定位不正确，则测量工具的位置可能不正确，并且测量结果有时可能会有较大的偏差。

三，标定

高精度测量通常需要请执行以下校准：首先，进行光学畸变校准（如果您不使用软件镜头，则通常必须进行校准）；第二，投影畸变校准，即以您的安装位置误差表示的图像畸变校正，三个对象图像空间的校准是专门计算每个像素对应的对象空间的大小。但是，当前的校准算法都基于平面校准。如果要测量的物理场不是平面，则需要通过一些特殊的算法来处理校准，而常规的校准算法无法解决这些问题。此外，还有一些校准。由于不使用校准板，因此必须设计一种特殊的校准方法。因此，软件中现有的校准算法可能无法完全解决校准问题。

四，物体的运动速度

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=物体运动速度*相机曝光时间）。这不是软件可以解决的。

五，软件的测量精度

在机器视觉测量应用中，只能基于1 / 2-1 / 4像素（最好是1/2）来考虑软件的精度，而不能像定位应用那样达到1 / 10-1 / 30像素的精度，因为测量在应用程序中，该软件可以从图像中提取很少的特征点。