常见问题
照明挑战
照明是机器视觉中最关键的因素之一。不同于人眼，视觉传感器对光线的变化非常敏感。如果照明的类型不正确，则视觉传感器将无法可靠地检测到物体。错误的颜色或强度、阴影和反射都会对机器视觉系统的性能产生不利影响。
变形挑战
物体变形会对机器视觉系统的性能产生不利影响。例如，当检测一个球的圆形轮廓时，如果球被压扁，它会改变形状，同样的方法将不再起作用。物体的尺寸、形状和颜色的变化也会对机器视觉系统产生不利影响。
铰链式挑战
铰链式挑战是指机器视觉系统中的物体或摄像头本身的运动和变化。例如，在生产线上的零件可能因为运输带或其他因素的影响而发生振动或移动，从而影响机器视觉系统的检测结果。
解决方法
照明问题的解决方法
使用环境照明或自然光，让阳光或自然光进入工作区域，或者使用窗户将光线引入室内。
使用反光板改善照明效果。
使用主动照明技术。
变形问题的解决方法
使用多个相机或多个角度的相机来拍摄图像，更好地捕捉物体的变形和姿态。
使用结构化和模板来匹配物体，减少物体变形对系统的影响。
使用机器学习技术，特别是深度学习技术来训练系统自动识别变形物体。
铰链式问题的解决方法
使用稳定器来稳定物体或摄像头，减少运动和变化对系统性能的影响。
使用运动控制系统来控制物体或摄像头的运动和变化，以适应不同物体的检测需求。
学习机器视觉所需的知识
基础知识
视觉成像部分，包含光源，镜头，工业相机。
图像处理部分，特别是初学者需要重点学习的领域。
专业知识
图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术。
算法基础包括图像增强、图像匹配、图像分割、图像分类、图像识别。
进阶学习需要掌握机器学习和深度学习处理图像特征，包括CNN、RNN等。
机器视觉是一项综合技术，涉及多个领域的知识。通过学习这些知识和解决方法，可以更好地应对机器视觉中的各种挑战。
