传统机器视觉检测系统解决方案的特点及优缺点

传统机器视觉检测系统解决方案的特点及优缺点

由于机器视觉应用非常广泛，在不同的系统里使用不同的部件，但是，我们可以将这些部件分成如下几类： 传统机器视觉检测系统由计算机（或加上接口卡）、图像采集卡（模拟或数字接口）、光源、机器视觉镜头、PC平台、检测软件等组件组成。
基于PC的机器视觉系统解决方案的优缺点，优点体现在以下几点： 
1．存储容量大，相关软件比较多 
2．计算机硬件处理能力强大 
3．图像处理算法容易移植，兼容性好 
4．相关硬件比较成熟，容易连接                                                            
其缺点主要有： 
1．基于PC开发的工程师数量众多，技术积累也较多 
2．系统体积庞大，在工业现场占用较多空间 
3．操作系统庞大，不稳定性增多 
4．功耗较大，同时也存在散热问题 
5．由于组成部分多，可能发生故障的地方也会增多，可靠性会受一定影响
正确选择软件：机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。
机器视觉系统的性能由最差的部分决定，精度则由它能获取的信息决定。花时间和精力合理配置系统就可以建造一个零故障和有弹性的视觉检测系统。
基于PC的机器视觉解决方案至今仍占据了机器视觉行业应用的大半壁江山，其适合的细分应用市场主要有：要求图像处理能力强大的场合；应用现场空间比较大，适合结构复杂的检测系统；应用环境相对简单，外界干扰、振动较少；有人操控，对稳定性没有非常强的要求。