物体离焦与厚度对机器视觉测量精度的影响分析

简介：
本文探讨了物体离焦和厚度变化对机器视觉系统测量精度的影响，并提出了相应的校正方法。通过实验分析，为提高复杂环境下机器视觉系统的准确性提供了理论依据和技术支持。 机器视觉技术在工业测量中的应用非常广泛，实现高精度的机器视觉测量对精密加工和制造至关重要。针对待测物体偏离焦面以及纵深方向过厚导致的测量误差问题进行了研究。重点讨论了镜头远心度引起的平行性误差及其对离焦物体测量结果的影响。实验结果显示，在物体偏离最佳成像平面时，约90%的误差源于平行性偏差。因此，通过后期补偿可以显著提高系统精度。此外，针对待测物体过厚导致边缘模糊的问题，采用多种边缘检测算法进行了分析，并发现随着纵深方向厚度增加，边缘检测误差也随之增大。基于此结果，提出了一种改进方法——利用图像灰度曲线进行补偿，使测量误差从超过20微米降至10微米以下。