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普通工業鏡頭目標物體越靠近鏡頭（工作距離越短），所成的像就越大。在使用普通鏡頭進行尺寸測量時，會存在如下問題：1、由于被測量物體不在同一個測量平面，而造成放大倍率的不同；2、鏡頭畸變大；3、視差，也就是當物距變大時，對物體的放大倍數也改變；4、鏡頭的解析度不高；5、由于視覺光源的幾何特性，而造成的圖像邊緣位置的不確定性。遠心鏡頭可以有效解決普通鏡頭存在的上述問題，而且沒有此性質的判讀誤差，因此可用在高精度測量、度量計量等方面。遠心鏡頭是一種的機器視覺鏡頭，通常有比較出眾的像質，特別適合于尺寸測量
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機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分為CMOS攝像頭和CCD攝像頭兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。在機器視覺系統中，包含獨立的工業攝像頭，采用業界標準的電氣接口，如火線IEEE1394接口攝像頭、USB接口攝像頭或千兆以太網GigE攝像頭（GigEVisioninterface）等。機器視覺攝像頭的典型應用可分為離線處理
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應用機器視覺系統能夠大幅降低檢驗成本，提高產品質量，加快生產速度和效率。對于現代化企業來說，意識到技術發展的趨勢并首先付諸實施者無疑將走在競爭的前列。因此基于機器視覺技術之尺寸檢測，已經被廣泛用于自動化行業產品質量檢測及品質控制中。其檢測方法及檢測工具也是多樣化的，下面對基于機器視覺檢測的典型檢測工具及相關原理通過圖例做以簡單介紹。1.用邊緣寬度工具檢測zui大的外部尺寸2.邊緣間距工具檢測縫隙3.邊緣間距工具檢測中心間距4.邊緣角度工具檢測傾斜的角度5.用趨勢邊緣寬度工具檢測zui大的外部尺寸
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在傳統的自動化生產尺寸測量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被測工件上針對某個參數進行多次測量后取平均值。這些檢測設備或檢測手段測量精度低、測量速度慢，測量數據無法及時處理，無法滿足大規模自動化生產的需要?；跈C器視覺技術的尺寸測量方法具有成本低、精度高、安裝簡易等優點，其非接觸性、實時性、靈活性和性等特點可以有效的解決傳統檢測方法存在的問題。同時尺寸測量是機器視覺技術zui普遍的應用行業，特別在自動化制造行業中，用機器視覺測量工件的各種尺寸參數，如長度測量、圓測量、角度測量、弧線測量、區域測量
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雙目立體視覺是計算機視覺的一個重要分支，即由不同位置的兩臺或者一臺攝像機（CCD）經過移動或旋轉拍攝同一幅場景，通過計算空間點在兩幅國像中的視差，獲得該點的三維坐標值。采用高精度的標定模板、完善的攝像機標定數學模型，并對標靶特征點進行子像素檢測，保證系統的標定精度。該系統能夠對視場范圍內的標靶進行自動識別定位，可在復雜的背景環境下實現系統的現場標定，操作方便快捷。系統對運動體上特征點進行實時檢測，通過左右圖像中特征點的圖像坐標，和雙目測量原理，實現特征點的三維空間坐標的測量。通過對運動體上特征點
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智能相機與工業相機區別，簡言之：智能相機是一種高度集成化的微小型機器視覺系統；而工業相機是機器視覺系統的組成部分之一。智能相機（SmartCamera）并不是一臺簡單的相機，而是一種高度集成化的微小型機器視覺系統。它將圖像的采集、處理與通信功能集成于單一相機內，從而提供了具有多功能、模塊化、高可靠性、易于實現的機器視覺解決方案。同時，由于應用了的DSP、FPGA及大容量存儲技術，其智能化程度不斷提高，可滿足多種機器視覺的應用需求。智能相機一般由圖像采集單元、圖像處理單元、圖像處理軟件、網絡通信裝
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機器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算機學科的一個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬件等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。圖像處理和模式識別等技術的快速發展，極大地推動了機器視覺行業應用的發展。機器視覺系統又稱工業視覺系統，其原理是：將感產品或區域進行成像，然后根據其圖像信息用的圖像處理軟件進行處理，根據處理結果軟件能自動判斷產品的位置、尺寸、外觀信息，并根據人為預先設定的標準進行合格與否的判斷，輸出其判斷
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視頻采集卡又稱視頻捕捉卡，用它可以獲取數字化視頻信息，并將其存儲和播放出來。很多視頻采集卡能在捕捉視頻信息的同時獲得伴音，使音頻部分和視頻部分在數字化時同步保存、同步播放。視頻采集卡，“VideoCaptureCard”，其功能是將視頻信號采集到電腦中，以數據文件的形式保存在硬盤上。它是我們進行視頻處理*的硬件設備，通過它，我們就可以把攝像機拍攝的視頻信號從攝像帶上轉存到計算機中，利用相關的視頻編輯軟件，對數字化的視頻信號進行后期編輯處理、比如剪切畫面、添加濾鐿、字幕和音效、設置轉場效果以及加入
