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您的位置>首页>课程培训> 知识讲堂 | 机器视觉基础知识-分辨率，精度，公差

视觉行业的初学者，甚至是做了1-2年的销售也许还会困惑这样的事情——在拿到检测要求后，不知道根据图纸上的公差，应该选用多少万像素的相机。同时还不明确为什么要三个类似的专有名词来描述同一个事情。 

这一期内容就是为大家详细介绍：分辨率，精度，公差的关系，从而指导相机的选型。

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分辨率（Resolution）
比如我要看的产品大小是30mm*10MM，使用200万像素（1600pixel*1200pixel）的相机。因为产品是长条形，为了把产品都放入到视野内，我们计算分辨率的时候要考虑长边对应，此时分辨率为

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精度（Accuracy）

精度的单位是mm。根据产品表面和照明状况的不同，我们可以通过放大图像观察辨别稳定像素的个数，从而得出精度。如果条件不允许实际测试观察，一般的规律是，如果使用正面打光，有效像素为1个，使用背光，有效像素为0.5个。 

影响精度的因数：

– 视野FOV

– 相机分辨率Camera Resolution

– 图像质量Image Quality

– 视觉工具的精度Vision Tool Accuracy


这个例子我们取1 Pixel，得到精度为0.019mm约等于0.02mm。

机器视觉系统的定位精度如何计算？


假如是30万像素的工业相机，视野范围为640x480mm，其精度是不是就是1mm了？
30W相机分辨率640*480 正常这样算：用最长的边除去监控面积最长的边 即可，所以精度基本上是1mm，这个是理论值，如果你做测量或者表面划伤检测，肯定不准确，一个像素有可能无法凸显特征。    


公差（Tolerance）

一般情况下，精度和公差的对应关系如下：
对一个项目来讲，我们是先从图纸上读到公差的要求。然后再根据上述关系，反推得出我们需要多少像素的相机。

像素精度：一个像素在真实世界代表的距离，即拍摄视野/分辨率。例如我所使用的大华500万相机，分辨率2592*2048，在视野中长的一边100mm，即可拍到100mm的物体，那么在这一方向的像素精度为100/2592mm约为0.0386mm。测量误差：使用算法测量的距离/长度与真实值的误差。

亚像素精度：亚像素精度是指相邻两像素之间细分情况，输入值通常为二分之一，三分之一或四分之一。即每个像素将被分为更小的单元从而对这些更小的单元实施插值算法。例如，如果选择四分之一，就相当于每个像素在横向和纵向上都被当作四个像素来计算。实际测量或检测时需要考虑的还有很多，例如帧率、曝光、增益等。

最后我们再回顾一下机器视觉的相关术语：

视野（FOV)
相机所能看到的现实世界的物理尺寸
像素（Pixel)
感光器件上的基本感光单元，既相机识别到的图像上的最小单元！
分辨率/解析度(Resolution)
图像上单个像素所代表的实际尺寸
分辨率 = 视野 % 像素数（相同方向）
精度
检测值与真实值的差别
重复度
多次检测的数值差
公差
工件大小允许的变动量

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