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HALCON 20.11:如何处理标定助手品质问题
2021-08-08 00:40:50 【机器视觉001】
HALCON 20.11:如何处理标定助手品质问题
在“品质问题”选项下,您可以得到每个图像的评估,其中包括缺陷图像特征描述以及问题严重程度的质量分数百分比。结果为0%表示图像特征有很大缺陷,而100%表示图像特征有理想质量。这可以帮助您通过删除质量不够好可能导致标定过程有较高错误率的图像,来提高您的标定结果。如果您需要某个质量级别,您可以设置“警告级别”,缺陷将列在“品质问题”下。
通过“图像测试”和“序列测试”来检测品质问题。如果希望程序运行得更快,或者不需要质量反馈,可以将“图像测试”和“序列测试”更改为Quick(执行较少的测试)或None(根本不执行任何测试)。如果缺陷太严重,如未找到标定标志甚至标定板,则标定按钮将变成灰色,除非将该质量较差的图像从列表中全部删除,否则无法进行标定。
如果后续测量总是在完全相同的平面上进行,有关标定板倾斜的测试结果可能会被忽略。在这种情况下,焦距和Z值不是各自正确的,而只是在他们的组合。这样做的原因是这两个值本身都不能确定。这导致了这样的结果:例如你得到的焦距是应该值的两倍,Z值是原来的一半,反之亦然。此外,你将一个物体放置在你进行标定的平面上越远,结果就越不精确。
注意:图像质量差会导致标定结果差,从而导致测量值差或错误。然而,即使质量分数警告在40%到70%之间,通常也能达到可接受的结果。如果有必要,请查看以下表格,以获得改善图像质量的建议。当试图提高图像质量时,不要忘记检查其他错误来源。
质量问题 |
解释 |
可能的解决方案 |
标定板曝光过度 |
标定板区域过于明亮,导致边缘偏移,中心位置计算错误 |
调小镜头光圈或减少相机曝光时间或调低光源照明亮度,直到达到足够的质量 |
图像照明不均匀 |
标定板亮度有变化,难以定位标定板,准确性较低 |
图像不均匀往往是使用横向/纵向照明的结果;可以考虑使用漫射照明 |
对比度太低 |
标定板灰度值与标定板标志灰度值差不够大 |
过度曝光或曝光不足。为了改善效果,可以改变光圈或照明亮度。 |
标记直径太小 |
找到的标定板标记直径太小 |
应该更改设置或使用带有较大标记的标定板 |
标记没有对焦 |
标记没有完全聚焦,有些看起来很模糊,健壮性较低 |
景深必须包括整个物体;或改变焦距;或改变物体到相机距离;或缩小光圈,或使用更亮照明 |
质量评估失败 |
图像测试失败,即使在图像中已经可以找到标定板 |
对于矩形标记标定板,检查图像的任何部分是否被遮挡,以及遮挡是否会中断标定板的黑色边缘 |
某些图像的标记提取失败 |
无法提取某些图像中的标定版标记,也就无法进行标定 |
删除标记提取失败的图像;使用新图像代替或调整提取参数 |
检测到图像质量问题 |
图像质量低于警告级别 |
通过点击列表中单个图像名称来检查其质量问题 |
图像数量太少 |
图像个数低于推荐个数 |
根据标定板类型检查是否拍摄了足够的图像 |
标定板图像未能覆盖视场 |
视场的某些部分没有被标定板的任何图像覆盖,即有区域没有标记 |
按下显示按钮(显示按钮出现在一个名为Details的栏目中),可以看到所有未被标定板图像覆盖的红色区域。在继续标定之前,将缺失的图像添加到序列中 |
倾斜角度不包含在序列中 |
标定板倾斜不够 |
添加标定板倾斜在不同方向的更多图像; 对于矩形排列标定板,建议在图像的每个象限倾斜两次,并改变倾斜方向 |
不是所有图像尺寸都相同 |
图像列表包含不同大小的图像 |
您在拍摄标定图像时更改了设置。您应该删除更改之前拍摄的那些图像,以获得有用的结果。 |
版权声明
本文为[机器视觉001]所创,转载请带上原文链接,感谢
https://blog.csdn.net/liubing8609/article/details/119414053
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