解读机器视觉系统设计面临的五大挑战

简介：
本文深入探讨了在构建和优化机器视觉系统时所遇到的主要障碍，包括技术限制、成本效益分析、集成难度等五个关键问题。 工业视觉应用通常分为四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高。 机器视觉系统是指利用计算机来实现人类的视觉功能，即通过计算机来识别客观三维世界中的物体。根据当前的理解，人眼的感觉部分是视网膜，它是一个三维采样系统。当观察一个三维对象时，该对象可见的部分会投影到视网膜上，并且人们依据这个二维图像对被观察物进行三维理解。这种理解包括了对该物体的形状、尺寸、距离、质地以及运动特征（方向和速度）等信息的认知。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机或转鼓，它们将三维影像作为输入源提供给计算机处理，即这些设备向系统提供的就是客观世界的二维投影图像。因此，在构建一个有效的机器视觉系统时，需要确保从现实世界获取的二维数据能够被准确地转化为对物体特性的全面理解。