機器視覺檢測設備具有精度高、效率高、準確率高、自動上下料等特點。不僅取代人工品檢，同時把質量和效率提高。但是通常有很多工廠和企業把檢測設備買回去之后因為操作人員沒有經驗，導致在生產過程中常常因為一些小問題影響到檢測設備的檢測效果。今天，人工智能服務商為大家整理一些影響檢測效果的因素，希望對大家有幫助。

一、硬件的選型

穩定的圖像特征提取是圖像分析與圖像識別的前提，確保一個穩定的成像傳輸到圖像處理中心才能確保軟件處理圖像的準確性。很多因素都會影響成像的穩定性，比如周邊環境，物體變化，視覺硬件的影響等。

視覺檢測的硬件的選型是個有難度的活，它需要工程師對硬件本身和硬件供應商都非常熟悉，需要有足夠的選型經驗。在實驗室運行的機器視覺系統和實際工作場景運行的系統面對的環境是天差地別的。

機器視覺檢測設備缺陷檢測設備篩選機 

視覺檢測包含一些重要部件，光源，鏡頭，相機，圖像采集卡，數據傳輸，圖像處理和測量軟件等。隨著各個部件的性能的提升，機器視覺系統的能力也呈指數級增長。系統的復雜度取決于特定的應用需求。選擇最佳部件，不僅僅要考慮部件的性能能否滿足需求（比如分辨率，幀率，測量算法等），同時需要考慮系統最終所處的環境條件。比如在工業領域，這些環境條件包含部件變化，移載，定位，處理接口，振動，環境光，溫度，灰塵，油污，水，電磁輻射等。在極端惡劣條件下，有時候需要將機器視覺組件添加保護措施。最典型的例子，有些相機需要在相對潔凈環境下使用。不過，通常情況下，工業環境是能夠滿足工業相機的直接使用的。

就算是最穩定的視覺系統，往往會因為外部的影響導致結果很不理想，比如，振動會導致圖像模糊失真，而可變的零件會導致得出不同的圖像，過長的曝光時間會導致運動物體的圖像銳度失真。

二、環境的影響

環境對機器視覺硬件的影響不僅僅是指對硬件本身有破壞性，同時也會對測量效果產生影響。比如在溫度變化的環境下，大部分工業相機能夠在-5度和65度之間工作，在實際環境中，過高的溫度往往會給相機成像帶來噪度。不過這一點可以通過改善打光方式來提升信噪比。

另外，溫度會影響LED光源的性能，隨著LED溫度上升，其亮度下降，這可以通過光源控制器來進行亮度輸出補償。LED自身生成的熱量同樣會加速老化甚至直接報廢，所以需要良好的熱設計。

其他部件也會有相應的溫度限值，比如工業控制器/嵌入式PC一般都能使用工業環境，但如果沒有風扇，那么很可能PC也會報廢。為了保證視覺成像的穩定性，除了選擇好的硬件外，我們也要考慮被測物本身對溫度的敏感性，比如金屬物體對于溫度存在熱脹冷縮，因此當測量此類物體時，長度和體積都會發生變化。

振動

大部分工業相機做了防振處理，機器人和軌道類線纜可以很好的讓相機移動不收振動影響。鎖定的連接器可以避免相機受到振動。耐用性PC和嵌入式電腦有很好的穩定保護機制。定焦鏡頭利用金屬接口鎖定螺絲確保了不受振動影響。濾光片一定程度上保護了鏡頭。

環境光

日用濾光片一定程度上可以避免受環境光的影響，它可以改變光線進入傳感器的信息。通過使用高亮度調制光源，減少傳感器曝光時間和減小光圈，環境光的影響可以減到最小。使用紅外等波長的相機來測量可以減少可見光的影響。

灰塵、臟污、水

很多相機可以做到IP65/67防護等級，確保了防塵，防水。灰塵，臟污，液體，蒸汽往往會附著到LED或者鏡頭表面，對成像產生影響。可以通過增加相機的增益，軟件的圖像處理，調整LED的輸出來進行調整。

種種環境因素都會對成像產生影響，而這些影響都會是致命性的，因為圖像是測量的重要參照物。