De vigtigste kalibreringsmetoder for machine vision-systemer omfatter følgende:
1. Kamerakalibrering:
Kamerakalibrering er det første trin i kalibrering af maskinsynssystem. Gennem kalibrering kan kameraets interne og eksterne parametre opnås, hvilket muliggør nøjagtig måling og positionering af billeder.
Almindelige kamerakalibreringsmetoder omfatter skakbrætkalibrering og bundtjustering. Skakbrætkalibrering bruger kameraet til at fange en række skakbrætbilleder, ved at bruge skakbrættets geometriske funktioner til at beregne kameraparametrene; bundlejustering kalibrerer kameraet og den mekaniske enhed samtidigt for at opnå mere nøjagtige kalibreringsresultater.
2. Kalibrering af kamerabevægelse:
Kamerabevægelseskalibrering er en korrektionsmetode, der bruges til at opretholde kalibreringsnøjagtigheden, når kameraet er i bevægelse.
3. Billedkalibrering og koordinatkalibrering:
I machine vision-systemer er billedkalibrering og koordinatkalibrering også nødvendige for at sikre et nøjagtigt kortforhold mellem billedet og det virkelige- koordinatsystem.
4. Pixelkalibrering:
Pixelkalibrering indebærer at sammenligne billedet taget af kameraet med det virkelige objekt for at opnå det matematiske forhold mellem dem. Dette bruges til at korrigere billedet og eliminere forvrængninger forårsaget af forskellige fejl under optagelse.
Hvad er kalibreringsmetoderne for machine vision-systemer?
Pixelkalibrering bruger matematiske metoder til at konvertere billeder i pixels tilbage til almindeligt anvendte måleenheder, såsom millimeter, fod osv.
5. Geometrisk korrektion og farvekorrektion:
Geometrisk korrektion bruges til at korrigere geometrisk forvrængning i billeder, mens farvekorrektion sikrer farvekonsistens under forskellige lysforhold.
Kalibreringsmetoderne for machine vision-systemer omfatter kamerakalibrering, kamerabevægelseskalibrering, billedkalibrering og koordinatkalibrering, pixelkalibrering og geometrisk korrektion og farvekorrektion. Disse metoder sikrer tilsammen nøjagtigheden og stabiliteten af maskinsynssystemet og forbedrer derved systemets ydeevne og detektionsnøjagtighed.