Po pierwsze: stabilność oświetlenia
Przemysłowe aplikacje wizyjne ogólnie dzielą się na cztery szerokie kategorie: pozycjonowanie, pomiary, wykrywanie i rozpoznawanie, wśród których pomiar ma najwyższe wymagania dotyczące stabilności oświetlenia, ponieważ tak długo, jak oświetlenie zmienia się o 10-20 procent, wyniki pomiarów może być przesunięty o 1-2 pikseli, co nie jest problemem oprogramowania, ale zmianą oświetlenia, co prowadzi do zmiany położenia górnej krawędzi obrazu. Nawet najpotężniejsze oprogramowanie nie może rozwiązać problemu. Z punktu widzenia projektowania systemu należy wyeliminować interferencję światła otoczenia i zagwarantować stabilność świetlną aktywnego źródła światła. Oczywiście, poprzez sprzętową poprawę rozdzielczości kamery ma również na celu poprawę dokładności, sposób na odporność na zakłócenia środowiskowe. Na przykład rozmiar przestrzeni odpowiedniego obiektu z poprzedniej kamery wynosi 10 um na piksel, ale po poprawie rozdzielczości wynosi 5 um na piksel. Można uznać, że dokładność jest w przybliżeniu podwojona, a ingerencja w środowisko jest naturalnie zwiększona.
Po drugie: niespójność pozycji przedmiotu obrabianego
Ogólnie rzecz biorąc, w przypadku elementów pomiarowych, niezależnie od tego, czy jest to wykrywanie offline, czy wykrywanie online, o ile jest to w pełni zautomatyzowany sprzęt wykrywający, pierwszym krokiem jest znalezienie celu do zmierzenia. Za każdym razem, gdy mierzony cel pojawia się w polu widzenia fotografowania, aby móc dokładnie wiedzieć, gdzie mierzony cel, nawet jeśli używasz niektórych urządzeń mechanicznych itp., nie może być szczególnie wysoka precyzja, aby zapewnić, że cel do pomiaru za każdym razem pojawia się w tej samej pozycji, co wymaga użycia funkcji pozycjonowania, jeśli pozycjonowanie nie jest dokładne, może to oznaczać, że położenie narzędzia pomiarowego nie jest dokładne, wyniki pomiarów mają czasami duże odchylenie
Po trzecie: kalibracja
Ogólnie rzecz biorąc, w pomiarach o wysokiej precyzji należy przeprowadzić następującą kalibrację: kalibracja zniekształceń optycznych (jeśli nie używasz obiektywu programowego, generalnie konieczna jest kalibracja); kalibracja zniekształceń projekcji, czyli korekcja zniekształceń obrazu reprezentowana przez błąd pozycji instalacji; oraz kalibracja przestrzeni obrazu, to znaczy specyficzne obliczenie rozmiaru odpowiadającej przestrzeni każdego piksela.
Jednak obecne algorytmy kalibracji opierają się na kalibracji płaszczyzny, jeśli mierzona fizyka nie jest płaska, kalibracja będzie musiała wykonać specjalne algorytmy, z którymi zwykły algorytm kalibracji nie jest w stanie rozwiązać.
Ponadto w przypadku niektórych kalibracji, ponieważ płytka kalibracyjna nie jest używana, należy zaprojektować specjalne metody kalibracji, więc kalibracja może nie zostać rozwiązana przez wszystkie istniejące algorytmy kalibracji w oprogramowaniu.
Po czwarte: prędkość ruchu obiektu
Jeśli mierzony obiekt nie jest nieruchomy, ale w ruchu, to należy wziąć pod uwagę wpływ rozmycia ruchu na dokładność obrazu (rozmyte piksele=prędkość ruchu obiektu * czas ekspozycji kamery), którego również nie da się rozwiązane przez oprogramowanie.
Po piąte: dokładność pomiaru oprogramowania
W aplikacji pomiarowej dokładność oprogramowania można uznać jedynie za 1/2-1/4 pikseli, najlepiej zgodnie z 1/2, a nie 1/10-1/30 pikseli, jak w przypadku pozycjonowania aplikacji, ponieważ oprogramowanie może wyodrębnić bardzo niewiele punktów charakterystycznych z obrazu w aplikacji pomiarowej.