Une analyse complète de la distorsion en vision machine : comprenez-la en un article !

Dans le domaine de la vision machine, la distorsion est un "gros problème" qui ne peut pas être ignoré ! Combien en savez-vous ? Aujourd'hui, discutons en profondeur de la distorsion en vision machine.

• Tout d'abord, parlons de la distorsion par parallaxe. Le principe d'imagerie des objectifs FA conventionnels que nous utilisons habituellement est similaire à celui des rayons lumineux divergeant d'un seul point.

Lors de la photographie d'une pièce tridimensionnelle, si la pièce n'est pas au centre du cadre mais sur le bord, le côté du produit dans la photo risque d'être déformé.

Dans les scénarios d'inspection haute précision, ceci est simplement un "tueur de précision", ce qui peut sérieusement affecter l'exactitude des résultats d'inspection. Alors, comment résoudre ce problème ? L'objectif télécentrique est le "sauveur" !

Il peut capturer verticalement l'image du produit, évitant parfaitement la distorsion causée par le parallaxe. Cependant, cet objectif a également un petit "défaut". Il doit être aussi grand que l'objet photographié, ce qui le rend souvent coûteux.

• Ensuite, discutons de la distorsion d'installation. Peu importe l'équipement installé, il y aura inévitablement des erreurs. Dans les scénarios où la précision d'inspection doit être aussi élevée que 2 microns, l'installation doit être maintenue aussi verticale que possible. Cela nécessite une correction soigneuse du niveau et de la perpendicularité de la surface d'installation. Seulement lorsque l'imagerie est précise, les algorithmes suivants pourront fonctionner correctement. Si l'imagerie est décalée, peu importe à quel point l'algorithme est puissant, il ne fonctionnera pas.

• Il y a également la distorsion de l'objectif. Pendant le processus de fabrication des objectifs, il peut y avoir plus ou moins certaines erreurs, et l'ampleur de ces erreurs est liée au prix des objectifs. Le point clé est que même les objectifs extrêmement coûteux ne peuvent pas éliminer complètement ces erreurs. Ne vous inquiétez pas, nous avons des algorithmes visuels pour "sauver la situation".

Prenons cet échantillon de plaque de calibration comme exemple. Les petits points denses qu'elle contient ont une précision dimensionnelle extrêmement élevée. Ne sous-estimez pas cette plaque en verre ; elle vaut plusieurs milliers de yuans ! Lorsqu'une caméra prend une photo, le système peut automatiquement calculer la distorsion et ensuite effectuer la correction. N'est-ce pas incroyable ?

Voici les types de distorsion courants dans la vision par ordinateur ! J'espère que ces connaissances vous donneront une compréhension plus approfondie de la vision artificielle.