視覺檢測是指通過機器視覺產品(即分為CMOS和CCD的圖像捕獲設備)將捕獲的目標轉換成圖像信號，這些圖像被傳送到一個特殊的圖像處理系統，并根據像素分布、亮度、顏色和其他信息轉換成數字信號。圖像系統對這些信號進行各種操作，提取目標的特征，然后根據判別結果控制設備在現場的運動。是用于生產、組裝或包裝的一種有價值的機制。那么影響視覺檢查結果的因素是什么呢?接下來，讓我們杭州國辰來看看它吧!
一、照明
如果你有在微光下拍攝數碼照片的經驗，你就會知道照明很重要。糟糕的照明會破壞一切。成像傳感器的適應性和敏感性不如人眼。如果照明類型不對，視覺傳感器將無法可靠地檢測物體。有多種方法可以克服照明挑戰。一種方法是將主動照明與視覺傳感器本身結合起來。其他解決方案包括使用紅外線照明、環境固定照明或激光等其他技術形式。
二、變形或咬合
三.立場和方向
機器視覺檢測系統最常見的功能是檢測已知物體的位置和方向。因此，大多數集成的視覺解決方案往往能夠克服這些挑戰。只要能夠在攝像機圖像中看到整個物體，物體的位置通常是簡單的。許多系統對目標方向變化的檢測非常敏感。然而，并不是所有的方向都很容易檢測。盡管檢測沿著一個軸旋轉的物體足夠簡單，但物體的三維旋轉檢測更加復雜。
四、背景
圖像背景對目標檢測有很大的影響。舉個極端的例子，一個物體被放置在一張紙上，上面印著同一物體的圖像。在這種情況下，機器視覺檢測設置可能無法確定哪個是真實的目標。完美的背景是空白的，與被檢測的目標有很好的比較。它的準確特性將取決于正在使用的視覺檢測算法。如果你使用邊緣檢測器，背景就不應該包含清晰的線條。背景的顏色和亮度也應該不同于物體的顏色和亮度。
五、遮擋
遮擋意味著物體的一部分被覆蓋。在以前的幾種情況下，整個物體出現在相機圖像中。遮擋是不同的，因為有些物體丟失了。視覺系統顯然沒有檢測到圖像中不存在的任何東西。有各種各樣的東西會導致遮擋，包括其他物體、機器人部件或相機的壞位置。克服遮擋的方法通常是將物體的可見部分與其已知模型匹配，并假定物體的隱藏部分存在。
六、尺度
在某些情況下，人眼很容易被比例尺的差異所欺騙。機器視覺系統可能會被它們搞混。想象一下，你有兩個相同的物體，一個比另一個大。假設你使用的是固定的2D視覺設置，而物體的大小決定了它與機器人的距離。另一個比例問題，或許不那么明顯，是像素值的問題。如果把機器人攝像機放置得很遠，圖像中的物體將用更少的像素來表示。當更多的對象代表物體時，圖像處理算法工作得更好，但也有一些例外。
七、照相機放置
不正確的照相機安裝可能會引起以前發生過的任何問題，所以正確使用相機是很重要的。試著把相機放置在光線充足的區域，這樣你就可以盡可能清楚地看到物體而不變形，盡量靠近而不遮擋。相機與背景或其他物體的觀察面之間不應該有任何干擾。
八、運動
運動有時會導致計算機視覺設置的問題，特別是當圖像模糊時。例如，這可能發生在快速移動傳送帶上的一個物體上。數字成像傳感器在短時間內捕捉圖像，但不會在瞬間捕捉到整個圖像。如果一個物體在捕捉過程中移動過快，會導致圖像模糊。我們的眼睛可能不會注意到視頻中的模糊，但算法會。當有清晰的靜止圖像時，機器視覺檢測效果最好。
因此，在選擇和使用視覺檢測系統時，必須注意運動控制、圖像和視覺傳感等工業自動化技術的發展和應用。該產品廣泛應用于印刷設備、模切設備、鍵合設備、多軸數控設備、機械手、電子加工測試設備、激光加工設備、拋光機械生產自動化等工業控制領域。