那么，机器视觉系统设计的难点都有哪些？本文主要总结了一下五点，

一：打光的稳定性

工业视觉应用一般分成四大类：***、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。当然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精度，抗环境干扰的一种办法了。比如之前的相机对应物空间尺寸是1个像素10um，而通过提升分辨率后变成 1个像素5um，精度近似可以认为提升1倍，对环境的干扰自然增强了。机器视觉的应用及构成是了解机器视觉的要点，首先我们先来谈谈机器视觉的应用，机器视觉应用主要包括两个方面：识别和检测。

第二：工件位置的不一致性

一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的一步工作都是要能找到待测目标物。其实工件常规的外观尺寸测量，是所有影像测量仪的基本功能，也是必备功能。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能准确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到***功能，如果***不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差

第三：标定

一般在高精度测量时需要做以下几个标定，一光学畸变标定（如果您不是用的软件镜头，一般都必须标定），二投影畸变的标定，也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正，三物像空间的标定，也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

不过目前的标定算法都是基于平面的标定，如果待测量的物理不是平面的，标定就会需要作一些特种算法来处理，通常的标定算法是解决不了的。

此外有些标定，因为不方面使用标定板，也必须设计特殊的标定方法，因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。

第四：物体的运动速度

如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机***时间），这也不是软件能够解决的。

第五：软件的测量精度

在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，好按照1/2，而不能向***应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。

目前用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。这是一种依赖于符号描述被测物体之间关系的方法。今天我们将看到的是机器视觉检测技术在饮料行业的应用一隅，看其强势出击为行业发展保驾护航。

接触式测量采用的是加装测头，其工作原理与三坐标测量机类似。测头与工件表面接触，当测球沿着工件的几何型面移动时，就可以得出被测几何面上各点的坐标值。将这些数据送入计算机，通过相应的软件进行处理，就可以准确计算出被测工件的几何尺寸，现状和位置公差等。加装测头的影像测量仪也被称为复合式影像测量仪，因为其综合了光学传感器及接触式测量系统。整条包装线采用的机器人具备操作简单、安全、稳定、准确和可连续工作的特性，让月饼包装突破了常规的人工和时间局限，全力推动包装工序的快速进行。由于接触式测量需要测针与工件表面进行接触，因此适用于表面反光性较差，同时材质比较硬的工件，比如注塑件等。

影像测量仪加装测头测针使其在高度方面的测量得到了进一步加强，不再局限于平面的几何光学，对比非接触测量，其在高度的测量更加准准，同时适用于工件弧形高度的测量。但由于探针的探头无法旋转测量，所以在功能上还是有比较大的局限性，无像三坐标测量机那样完成多维空间几何关系的准确测量。同时在大批量生产过程中，人工视觉检测效率低且精度不高，而用机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，因此被广泛应用于工况监视、产品检验和质量控制等领域。