已知测量精度,计算工业相机分辨率

本文介绍了机器视觉系统需求分析的重要性,重点关注分辨率估算的步骤。通过计算相机像素精度和单方向视野范围,可以确定相机所需的分辨率。例如,如果视野5mm,理论精度0.02mm,那么单方向分辨率需求为250,实际应用中会选择更高倍数,如130万像素相机。选定分辨率后,再依据相机参数选择合适的镜头。

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1.需求分析:
描述机器视觉系统需要完成的功能和工作环境,对于整个机器视觉系统的成功集成是至关重要,即设定工作目标。

1.分辨率估算:相机每次采集图像的像素点数,一般对应于光电传感器靶面排列的像元数:(面阵相机的分辨率有795×596,1024×1024,2048×2048,5320×5320等)
首先考虑待观察或待测量物体的精度,根据精度选择分辨率:

由:
相机像素精度        =  单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。
得:
相机单方向分辨率    =  单方向视野范围大小/理论精度。

又 相机分辨率=感光芯片尺寸/像元尺寸,即:
在这里插入图片描述

根据实际应用即可选出恰当的 传感器尺寸(靶面尺寸)
例:若单视野为5mm长,理论精度为0.02mm,则单方向分辨率=5/0.02=250。然而为增加系统稳定性,不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值,一般可以选择倍数4或更高。这样该相机需求单方向分辨率为1000,选用130万像素已经足够。

2.分辨率的确定:根据待测物体的尺寸估算出视野的大小,再结合检测精度,利用上面的公式就可以大概确定检测系统的工业相机的分辨率。
相机分辨率确认之后,再根据相机的参数,选择对应的镜头即可。

其他内容参考:https://blog.youkuaiyun.com/Vichael_Chan/article/details/98093950

 

 

### 工业相机理论精度与像素精度的关系 在工业应用场景中,理解工业相机的理论精度和像素精度之间的关系对于确保测量准确性至关重要。 #### 定义概念 - **理论精度**:指理论上能够达到的最佳测量精度。这取决于应用需求以及环境条件等因素。 - **像素精度**:表示每个像素所代表的实际物理距离大小。它是由单方向视野范围除以该方向上的相机分辨率决定的[^1]。 #### 计算公式推导 通过给定的信息可以得出如下关系: \[ \text{相机像素精度} = \frac{\text{单方向视野范围}}{\text{相机单方向分辨率}} \] 进一步变换可得: \[ \text{相机单方向分辨率} = \frac{\text{单方向视野范围}}{\text{理论精度}} \][^2] 这意味着当已知特定的应用场景下的视场角(即单方向视野范围)时,可以通过调整相机分辨率来满足所需的理论精度要求;反之亦然。较高的相机分辨率意味着更小的像素覆盖面积,从而提高图像细节捕捉能力,进而有助于提升整体系统的测量精度。 因此,在实际操作过程中,为了获得更高的测量精度,可以选择具有更高分辨率的摄像头或将现有设备的工作区域缩小至更窄范围内工作,以此增加单位长度内的有效采样点数,最终实现更好的检测效果。 ```python def calculate_pixel_accuracy(field_of_view, resolution): """ Calculate the pixel accuracy based on field of view and camera resolution. Args: field_of_view (float): The size of single direction field of view. resolution (int): Camera's single direction resolution. Returns: float: Pixel accuracy representing physical distance per pixel. """ return field_of_view / resolution def required_resolution_for_precision(field_of_view, desired_precision): """ Determine necessary camera resolution to achieve a certain level of precision. Args: field_of_view (float): Size of single direction field of view. desired_precision (float): Desired theoretical measurement precision. Returns: int: Required minimum camera resolution for specified precision. """ return round(field_of_view / desired_precision) ```
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