常识 | 机器视觉算法如何选择相机分辨率

科技   2024-11-21 23:07   江苏  

点击上方蓝字关注我们

微信公众号:OpenCV学堂

关注获取更多计算机视觉与深度学习知识

前置黑话

黑白 VS 彩色
默认普通得工业相机都是黑白,一般情况下不会用彩色得,除非有以下需求:1. 需要根据颜色做判定、需要根据彩色做区分与判定 2. 图像算法需要彩色图像作为输入
卷帘与全局曝光
1.卷帘适合拍满速运行或者静止状态下工作场景使用得相机 2.全局适合拍高速运动,全局曝光时间短,所以适合快速移动得物体
CCD与CMOS
1.CCD传感器通常具有非常高的质量和光敏感性,能够以较低的噪音提供清晰的图像。
2.CMOS传感器制造和使用大多数微处理器使用的传统制造技术便宜。
面阵与线扫
1. 线扫描相机(Line Scan Camera)通过一条线性传感器,沿着待检测物体的运动方向进行连续扫描。它在不间断地采集图像的同时,实现了高速捕捉和高分辨率。 
2. 面阵相机(Area Scan Camera)则是由固定排布的像素阵列组成,每个像素单元都能够同时捕捉图像。
知道了上面的黑话以后,选择工业相机就剩下分辨率这个东西,这个其实跟你的检测精度跟待测对象的大小有关系。
一个丝行业术语,一个丝为0.01mm

实际案例

客户需求:以500万相机为例,假如拍摄视野长边为20mm,问能否达到1个丝的精度?
分析过程:也就是说每个像素点必须要小于0.01mm,如果大于肯定无法满足要求!正常的500W的工业面阵相机分辨率大概为2400x2080左右,计算如下:20mm/2400 = 0.008 mm  计算结果证明每个像素点小于0.01了,理论上精度可以满足,但是实际算法根本没办法搞成一个像素的精度,算法的检测精度极限在3~5个像素,所以还得在这个分辨率的基础上最少要乘以4倍,500Wx4=2000W。
结论:所以这种场下 500W的相机无法满足 1个丝的精度要求!

OpenCV4系统化学习


深度学习系统化学习

推荐阅读

OpenCV4.8+YOLOv8对象检测C++推理演示

ZXING+OpenCV打造开源条码检测应用

攻略 | 学习深度学习只需要三个月的好方法

三行代码实现 TensorRT8.6 C++ 深度学习模型部署

实战 | YOLOv8+OpenCV 实现DM码定位检测与解析

对象检测边界框损失 – 从IOU到ProbIOU

初学者必看 | 学习深度学习的五个误区


OpenCV学堂
三本书《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》、《OpenCV4应用开发-入门、进阶与工程化实践》作者。OpenCV实验大师平台 软件作者,OpenCV开发专家、OpenCV研习社创始人。
 最新文章