Esiteks: valgustuse stabiilsus
Tööstuslikud nägemise rakendused jagunevad üldiselt nelja laia kategooriasse: positsioneerimine, mõõtmine, tuvastamine ja tuvastamine, mille hulgas on mõõtmisel kõrgeim valgustuse stabiilsuse nõue, sest seni, kuni valgustus muutub 10-20 protsenti, on mõõtmistulemused võib olla kallutatud 1-2 piksli võrra, mis ei ole tarkvara probleem, vaid valgustuse muutus, mis toob kaasa pildi ülemise serva asukoha muutumise. Isegi kõige võimsam tarkvara ei suuda probleemi lahendada. Süsteemi konstruktsiooni seisukohalt tuleb välistada ümbritseva valguse häired ja tagada aktiivse valgusallika valgusstabiilsus. Muidugi, läbi riistvara kaamera eraldusvõime parandamine on ka parandada täpsust, viis vastu seista keskkonna sekkumist. Näiteks eelmise kaamera vastava objekti ruumi suurus on 10um piksli kohta, kuid pärast resolutsiooni parandamist saab sellest 5um piksli kohta. Täpsust võib pidada ligikaudu kahekordseks ja keskkonna häirimine on loomulikult suurem.
Teiseks: tooriku asukoha ebaühtlus
Üldiselt, kui tegemist on täielikult automatiseeritud tuvastusseadmega, tuleb kõigepealt mõõta mõõdetava sihtmärgi leidmine. Iga kord, kui mõõdetav sihtmärk ilmub laske vaatevälja, et oleks võimalik täpselt teada, kus mõõdetav sihtmärk, isegi kui kasutate mõnda mehaanilist kinnitust vms, ei saa olla eriti suure täpsusega tagamaks, et sihtmärk mõõdetav iga kord ilmub samas asendis, mis nõuab positsioneerimisfunktsiooni kasutamist, kui positsioneerimine ei ole täpne, võib mõõtevahendi asukoht olla ebatäpne, mõõtmistulemused on mõnikord suurte kõrvalekalletega
Kolmandaks: kalibreerimine
Üldjuhul tuleb ülitäpse mõõtmise puhul teha järgmine kalibreerimine: optilise moonutuse kalibreerimine (kui te ei kasuta tarkvaralist objektiivi, on üldjuhul vaja kalibreerida); projektsiooni moonutuse kalibreerimine, st pildi moonutuse korrigeerimine, mida esindab teie paigaldusasendi viga; ja pildiruumi kalibreerimine, st iga piksli vasteruumi suuruse spetsiifiline arvutamine.
Kuid praegused kalibreerimisalgoritmid põhinevad tasapinnalisel kalibreerimisel, kui mõõdetav füüsika ei ole tasapinnaline, tuleb kalibreerimiseks teha mõned spetsiaalsed algoritmid, mida tavaline kalibreerimisalgoritm lahendada ei suuda.
Lisaks tuleb mõneks kalibreerimiseks, kuna kalibreerimisplaati ei kasutata, välja töötada spetsiaalsed kalibreerimismeetodid, mistõttu ei pruugi kalibreerimine olla lahendatud kõigi tarkvaras olemasolevate kalibreerimisalgoritmidega.
Neljandaks: objekti liikumiskiirus
Kui mõõdetav objekt ei ole paigal, vaid liigub, siis tuleb arvestada liikumise hägususe mõju pildi täpsusele (hägused pikslid=objekti liikumiskiirus * kaamera säriaeg), mis samuti ei ole võimeline lahendatakse tarkvaraga.
Viiendaks: tarkvara mõõtmise täpsus
Mõõtmisrakenduses saab tarkvara täpsuseks pidada ainult 1/2-1/4 pikslit, eelistatavalt 1/2 järgi, mitte 1/10-1/30 pikslit nagu positsioneerimisel. rakendus, sest tarkvara suudab mõõtmisrakenduses olevast pildist eraldada väga vähe tunnuspunkte.