视差的产生原因和消除方法

机器视觉检测系统主要通过使用CCD工业摄像机代替人眼来进行检测，其精度高、效率高，深受企业欢迎。但在实际应用过程中，由于各种因素的影响，测量精度有时会出现降低的情况。例如，在要求以极高的精度，如10um来测量加工零件的外部尺寸、内径和外径时，尽管许多配置选择了高达500万像素的工业相机镜头，但实际测试精度往往远达不到10um，能达到30um就已相当不错。

影响机器视觉检测系统测量精度的因素多元且复杂。摄像头和光学部件、灯光、图像传感器以及检测软件等构成视觉检测系统的主要部分，同时这些部分也决定了检测的精度。其中，CCD的分辨率是视觉测量和视觉检测系统至关重要的指标。

使用的CCD相机分辨率越高，实际被测物体尺寸越小，成像物体表面的分辨率越高，系统的检测精度也就越高。高分辨率的图像是确保高精度测量的关键。为了达到可重复和可靠的测量，必须使用最小测量单位为所需测量公差带的十分之一。

在这一过程中，光学元件的选择也至关重要。成像是光学和照明的协同作用。对于大多数应用而言，选择适当的透镜是至关重要的。除了向传感器提供真实世界尺寸的适当图像外，镜头必须尽可能精确地再现图像而不失真。远心镜头在许多测量应用中也非常有用，它能够消除图像中的视差引起的所有失真。

照明的选择同样重要。在检测过程中，照明的目的是增强图像特征点与背景的对比度。适当的光源照明可以将被测物体的目标信息与背景信息区分，以获得高品质、高对比度的图像。对于需要非常小视场的应用，应考虑使用专门为机器视觉制造的显微镜光学元件和高倍率光学元件。

除此之外，物体自身的特征以及运动状态也会影响测量的精度。为了确保测量的准确性，必须仔细选择照明、光学和算法，以确保针对商定的表面进行测量。物体的呈现方式也是影响测量精度的因素之一。在线测量的可重复性和可靠性可能会受到部件呈现方式的影响。

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