Повний аналіз викривлення машинного бачення: зрозуміти його за одну статтю!

У галузі машинного бачення, викривлення є "великою проблемою", яку неможна проігнорувати! Скільки ви знаєте про це? Сьогодні розберемося детально з викривленням у машинному баченні.

• Спочатку поговоримо про викривлення паралаксу. Принцип зображення звичайної FA-об'ектива, який ми зазвичай використовуємо, схожий на розсіювання променів світла від однієї точки.

При фотографуванні тривимірної деталі, якщо деталь не у центрі кадру, а на краю, то сторона продукту на фото може бути викривлена.

У сценаріях високоточних перевірок, це просто "убивець точності", що може серйозно вплинути на точність результатів перевірки. Отже, як вирішити цю проблему? Телецентрична об'єктива - це "спаситель"!

Вона може фотографувати перпендикулярно до продукту, ідеально уникнувши викривлення, спричиненого паралаксом. Проте, ця об'єктива також має невеликий "недолік". Вона повинна бути стільки ж великою, скільки і об'єкт, який фотографується, тому часто вона дуже дорога.

• Далі розберемо деформацію під час установки. Незалежно від того, яку обладнання встановлюють, нехай існують деякі помилки. У сценаріях, де вимоги до точності перевірки складають 2 мікрони, установка повинна бути якомога більш вертикальною. Це вимагає уважної корекції рівності та перпендикулярності поверхні установки. Лише коли зображення є точним, наступні алгоритми можуть працювати правильно. Якщо зображення відхиляється, незалежно від потужності алгоритму, він не буде працювати.

• Також існує деформація лінзи. Під час процесу виготовлення лінз з'являються різні помилки, а величина цих помилок залежить від ціни лінз. Головне те, що навіть дуже дорогі лінзи не можуть повністю вилучити ці помилки. Не хвилюйтеся, у нас є візуальні алгоритми, щоб "врятувати ситуацію".

Возьмем цей калібрувальний диск як приклад. Густо розташовані маленькі точки на ньому мають екстремально високу лінійну точність. Не зневажуйте цю склянну пластинку; вона коштує кілька тисяч юанів! Коли камера робить фотографію, система може автоматично обчислити викривлення і потім виконати корекцію. Чудово, чи не так?

Це типові види викривлень у машинному баченні! Сподіваюся, ця інформація допоможе вам краще зрозуміти машинне бачення.