视觉检测是指通过机器视觉产品(即分为CMOS和CCD的图像捕获设备)将捕获的目标转换成图像信号，这些图像被传送到一个特殊的图像处理系统，并根据像素分布、亮度、颜色和其他信息转换成数字信号。图像系统对这些信号进行各种操作，提取目标的特征，然后根据判别结果控制设备在现场的运动。是用于生产、组装或包装的一种有价值的机制。那么影响视觉检查结果的因素是什么呢?接下来，让我们杭州国辰来看看它吧!
一、照明
如果你有在微光下拍摄数码照片的经验，你就会知道照明很重要。糟糕的照明会破坏一切。成像传感器的适应性和敏感性不如人眼。如果照明类型不对，视觉传感器将无法可靠地检测物体。有多种方法可以克服照明挑战。一种方法是将主动照明与视觉传感器本身结合起来。其他解决方案包括使用红外线照明、环境固定照明或激光等其他技术形式。
二、变形或咬合
三.立场和方向
机器视觉检测系统最常见的功能是检测已知物体的位置和方向。因此，大多数集成的视觉解决方案往往能够克服这些挑战。只要能够在摄像机图像中看到整个物体，物体的位置通常是简单的。许多系统对目标方向变化的检测非常敏感。然而，并不是所有的方向都很容易检测。尽管检测沿着一个轴旋转的物体足够简单，但物体的三维旋转检测更加复杂。
四、背景
图像背景对目标检测有很大的影响。举个极端的例子，一个物体被放置在一张纸上，上面印着同一物体的图像。在这种情况下，机器视觉检测设置可能无法确定哪个是真实的目标。完美的背景是空白的，与被检测的目标有很好的比较。它的准确特性将取决于正在使用的视觉检测算法。如果你使用边缘检测器，背景就不应该包含清晰的线条。背景的颜色和亮度也应该不同于物体的颜色和亮度。
五、遮挡
遮挡意味着物体的一部分被覆盖。在以前的几种情况下，整个物体出现在相机图像中。遮挡是不同的，因为有些物体丢失了。视觉系统显然没有检测到图像中不存在的任何东西。有各种各样的东西会导致遮挡，包括其他物体、机器人部件或相机的坏位置。克服遮挡的方法通常是将物体的可见部分与其已知模型匹配，并假定物体的隐藏部分存在。
六、尺度
在某些情况下，人眼很容易被比例尺的差异所欺骗。机器视觉系统可能会被它们搞混。想象一下，你有两个相同的物体，一个比另一个大。假设你使用的是固定的2D视觉设置，而物体的大小决定了它与机器人的距离。另一个比例问题，或许不那么明显，是像素值的问题。如果把机器人摄像机放置得很远，图像中的物体将用更少的像素来表示。当更多的对象代表物体时，图像处理算法工作得更好，但也有一些例外。
七、照相机放置
不正确的照相机安装可能会引起以前发生过的任何问题，所以正确使用相机是很重要的。试着把相机放置在光线充足的区域，这样你就可以尽可能清楚地看到物体而不变形，尽量靠近而不遮挡。相机与背景或其他物体的观察面之间不应该有任何干扰。
八、运动
运动有时会导致计算机视觉设置的问题，特别是当图像模糊时。例如，这可能发生在快速移动传送带上的一个物体上。数字成像传感器在短时间内捕捉图像，但不会在瞬间捕捉到整个图像。如果一个物体在捕捉过程中移动过快，会导致图像模糊。我们的眼睛可能不会注意到视频中的模糊，但算法会。当有清晰的静止图像时，机器视觉检测效果最好。
因此，在选择和使用视觉检测系统时，必须注意运动控制、图像和视觉传感等工业自动化技术的发展和应用。该产品广泛应用于印刷设备、模切设备、键合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工测试设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。