概览
本课程介绍了机器视觉系统中图像准备、照明和光学的基础概念。学习者探讨相机如何捕捉图像，软件如何处理图像数据，以及照明和光学组件如何影响图像质量和特征可见性。本课程强调了为检查应用生成清晰、稳定和可重复的图像的重要性，并提供了关于视野、焦点、图像细节和常见图像质量挑战的实用见解。学员还将了解用于提高机器视觉性能的基本故障排除技术。
目标
- 解释图像质量对机器视觉系统性能至关重要的原因。
- 描述图像准备在机器视觉应用中的目的和作用。
- 解释照明如何影响特征可见性和检查可靠性。
- 确定基本光学概念，包括视野、焦点和图像细节。
- 描述相机、照明、光学和软件如何协同工作以生成可用的检查图像。
- 应用基本的故障排除概念来解决常见的图像质量问题
先决条件
推荐：康耐视基础课程：机器视觉入门。