完美视觉系统安装的秘诀是什么？这是所有工业自动化和过程控制工程师都想知道的。工程和质量经理已经确定了需要自动检查的关键流程，那么如何保证机器视觉系统已设置为尽可能非常好的工程标准。如何应用这些知识来改进当前的生产线视觉系统？让我们看一下视觉检测链的一些关键部分，看看重要的要素和需要解决的问题。 IVS 调试机器视觉系统已有二十多年的历史，因此我们了解视觉系统安装内外的核心要素。使用我们的一些技巧来改善您的视觉系统。改进机器视觉系统的这 3 个简单步骤将帮助您了解为改进视觉系统可以立即做出的改变。

第 1 步 - 照明和滤镜。

您使用什么波长的光，与相机的灵敏度以及需要检查的部件上的颜色相比如何？如何进行场景分割的智能方法应基于正确的照明设置、机器视觉照明的角度以及如何根据零件相对于光的颜色（反射到光）创建对比度。或远离相机。彩色照明可以增强或抑制单色成像中定义的颜色。这样，对比度有助于识别相关特征，这对于特定应用和非常好的匹配的视觉解决方案至关重要。例如，投射到多色表面上的蓝光将仅被蓝色内容反射。物体中的蓝色含量越多，反射的光越多，因此物体会显得越亮。相比之下，用蓝色照亮的红色内容显得格外暗。

结合起来，安装在镜头末端的滤光片可以阻挡所有不需要的环境光，并仅通过所需波长的光，从而提高对比度和分辨率。选择使用哪个过滤器取决于您想要实现的结果类型。但如果环境光对您来说是个问题，选择合适的滤镜可能会提高当前系统的质量。

带通滤波器通常是显着提高图像质量的简单方法之一。它们具有高斯传输曲线，非常适合研究单色成像的效果。但是有哪些不同的过滤器可用呢？

多带通滤光片

多带通滤光片使用单个滤光片来传输两个或多个不同的波长带。它们在白天提供自然的色彩再现，在夜间提供近红外照明，从而产生准确、高对比度的图片。因此，它们更适合智能交通解决方案、安全监控和农业检查等应用。

长通滤光片

长通滤光片可实现从反射到透射的平滑过渡，并可根据系统要求提供各种波长。长通滤光片是荧光应用中阻挡激发光的有效方法，适合在必须通过多个波长的受控环境中使用。

短波通/近红外截止滤光片

短波通滤光片提供了从透射到反射的无与伦比的转变以及卓越的对比度。它们在彩色成像中效果非常好，可确保自然的色彩再现并防止红外饱和。

偏光滤镜

偏光滤镜可大限度地减少反射、增加对比度并发现透明材料中的缺陷。它们非常适合需要大量反射的任务，例如分析光滑或非常闪亮的表面上的物品。

中性密度滤光片

中性密度滤光片在机器视觉行业中被称为“系统的太阳镜”，因为它们可以减少光饱和度。提供吸收式和反射式款式，非常适合光线过强的情况。它们提供了控制镜头光圈和改善景深的出色方法。

那么如何使滤光片与光线相匹配呢？ LED 的纳米 (nm) 波长通常与滤光片的带通等级相关。因此，如果您在 365 或 395 nm 的紫外线下工作，您将使用等效额定滤光片 – BP365。如果您使用 520nm 的绿色 LED，则这将是 520 带通滤波器，依此类推。根据滤光片的等级，大多数滤光片都有曲线图来查看光线被截止的位置。

步骤 2 相机分辨率和视场 (fov)

视觉系统的空间分辨率是指传感器的活动可用像素。在检查设置的改进并了解故障可能出在哪里时，重要的是要考虑相对于缺陷的大小或要实现的计算，有多少像素可用于图像处理。例如，如果您尝试使用标准 5MP 相机（例如 2456 x 2054 像素）您多只能将单个像素解析为 4000/2054 ~ 1.9 毫米。这远未达到您的成像系统所需的详细程度。因此，为了改进您的机器视觉系统，请查看您需要查看的缺陷尺寸，然后计算出相对于可用像素的视野 (fov)。但请记住，测量的单像素分辨率还不够好，因为系统将无法通过测量系统分析 (MSA) 和仪表 R&R 研究（这些是用于确定测量精度的测试）。

在这种情况下，测量容差至少需要 20 个像素 - 因此 0.2/20 = 0.01 毫米。因此，您需要每个像素 10 微米才能进行精确、可重复的测量 – 超过 4m；这是 400,000 像素。因此，指定的 5MP 像素相机永远不会检查一个镜头 - 相机或物体必须在小视场或为系统指定的更高分辨率相机中移动，才能达到检查标准。

步骤 3 视觉算法优化

改进机器视觉系统的主要步骤之一是彻底审查视觉系统软件和图像处理系统的基本检查顺序。如果系统是一个简单的智能视觉传感器，则可能需要检查系统逻辑流程的设置方式。尽管如此，对于更复杂的基于 PC 的视觉应用，仍存在一些可以审查和检查的基本领域。

1. 阈值。阈值是一个简单的查找表，根据像素级别位于两个级别之上、之下或之间的位置，将像素级别放入二进制 1 和 0。生成的图像是纯黑白图像，然后用于从另一个对象的背景中分割出一个区域。还可以使用动态阈值，根据像素值分布直观地设置阈值水平。但由于它使用基本像素灰度级来确定分割，因此很容易受到光线变化的影响，因为这会改变像素值并导致阈值水平所需的变化。这是未设置受控照明级别的系统中常见的故障之一。因此，如果您正在检查阈值级别更改，您还应该检查系统上使用的照明和过滤器，如步骤 1 中所示。

2. 校准。也许不是真正意义上的校准，但如果视觉系统上的相机被撞错位（即使是轻微的），它可能会对检测结果和视觉系统的产量产生不利影响。可能需要重新校准。可以检查这一点，因为大多数现代系统在软件中内置了十字线型目标，以允许将原始系统安装的比较图像与实时图像进行比较。检查相机是否处于直线状态，并且视野是否仍然相同。焦点和光线也应该一致。一些基于测量的机器视觉系统将附带校准件或点和方形校准目标。这些产品通常带有 NIST 可追溯性证书，因此您知道该产品可追溯至国家标准。应放置该校准目标，并根据它检查系统。

因此，改进机器视觉系统的这 3 个简单步骤可能会帮助您提高视觉系统的产量，并避免工程经理对您的监视。这将提高您的生产效率并改进正在使用的系统。请记住，您应该始终寻找减少视觉系统中错误故障的方法；这是提高视觉系统性能和提高产量的另一种方法。