在工业生产领域，工业机器人检测产品很大程度上依靠机器视觉，视觉的灵敏度将直接影响产品的检测速度和检测质量，因此设计一款质量过硬的视觉产品尤为重要，在设计过程中，设计人员会面临视觉定位、测量、检测和识别等诸多难题。下面来给大家介绍机器视觉系统设计5要素。
机器视觉系统设计五个基本要素：
一、打光的稳定性
工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，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。
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，首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精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，这就需要用到定位功能，如果定位不准确，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。
三、标定
一般在高精度测量时需要做以下几个标定：第一，光学畸变标定(如果您不是用的软件镜头，一般都必须标定);第二，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，因为不方便使用标定板，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。
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*相机曝光时间)，这也不是软件能够解决的。
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，最好按照1/2，而不能向定位应用一样达到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。
以上内容就是对机器视觉系统设计的基本要素的介绍了，随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野，3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。
