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发布时间：2021-11-13 18:21:08
视觉检测包含一些重要部件，光源，镜头，相机，图像采集卡，数据传输，图像处理和测量软件等。随着各个部件的性能的提升，机器视觉系统的能力也呈指数级增长。系统的复杂度取决于特定的应用需求。选择部件，不仅仅要考虑部件的性能能否满足需求（比如分辨率，帧率，测量算法等），同时需要考虑系统所处的环境条件。比如在工业领域，这些环境条件包含部件变化，移载，***，处理接口，振动，环境光，温度，灰尘，油污，水，电磁辐射等。
温度会影响LED光源的性能，随着LED温度上升，其亮度下降，这可以通过光源控制器来进行亮度输出补偿。LED自身生成的热量同样会加速老化甚至直接报废，所以需要良好的热设计。
其他部件也会有相应的温度限值，比如工业控制器/嵌入式PC一般都能使用工业环境，但如果没有风扇，那么很可能PC也会报废。为了保证视觉成像的稳定性，除了选择好的硬件外，我们也要考虑被测物本身对温度的敏***，比如金属物体对于温度存在热胀冷缩，因此当测量此类物体时，长度和体积都会发生变化。
伴随着人工智能技术的不断发展，动化需求的不断增加、机器视觉的快速发展和各行业应用的深入。机器视觉通常取代人工视觉，尤其是在不适合人工操作或难以满足人工视觉的***工作环境中。同时，在批量生产过程中，人工视觉检测产品质量低效准确。采用机器视觉检测方法，可大大提高生产效率和自动化。
由于人眼的物理限制，该机具有明显的准确性优势。即便人眼依靠放大镜或显微镜检测产品，其精度也能达到1/1000英寸，使机器准确。
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