लेन्सच्या विकृतीचा मशीन व्हिजनवर काय परिणाम होतो?

लेन्स विकृतीमशीन व्हिजन सिस्टीममध्ये ही एक गंभीर ऑप्टिकल समस्या आहे, जी प्रतिमांच्या भौमितिक अचूकतेवर थेट परिणाम करते आणि मापन त्रुटी, चुकीचे स्थाननिश्चिती आणि ओळखण्यात अपयश यांसारख्या समस्यांना कारणीभूत ठरते. ॲप्लिकेशनच्या अचूकतेच्या आवश्यकता आणि विकृतीच्या प्रमाणानुसार, या विकृतीचे मशीन व्हिजन ॲप्लिकेशन्समध्ये अनेकविध परिणाम होऊ शकतात.

चला, लेन्स डिस्टॉर्शनचा मशीन व्हिजनवर होणारा विशिष्ट परिणाम पाहूया:

1.यामुळे मापनाच्या अचूकतेत घट होते.

ज्या अनुप्रयोगांमध्ये वस्तूचा आकार, अंतर किंवा स्थितीचे अचूक मोजमाप आवश्यक असते, त्यांमध्ये लेन्सच्या विकृतीमुळे प्रतिमेच्या कडांवर १०-१०० पिक्सेलची त्रुटी येऊ शकते, ज्यामुळे वस्तूचा आकार, स्थिती आणि आकृतीच्या मोजमापात विचलन निर्माण होते आणि परिणामी मोजमापाचे निकाल चुकीचे येतात.

उदाहरणार्थ, एज डिटेक्शन किंवा भौमितिक मापनामध्ये, विशेषतः बॅरल आणि पिन्कुशन डिस्टॉर्शनच्या परिणामांमुळे, वस्तूच्या ज्या कडा सरळ असायला हव्यात त्या प्रतिमेमध्ये वक्र दिसू शकतात, ज्यामुळे मापनात त्रुटी येतात. अचूक मापन आणि आयामी तपासणीसाठी, डिस्टॉर्शन सुधारणा केल्याशिवाय मिळणारे परिणाम मुळातच निरुपयोगी ठरतात.

2.यामुळे लक्ष्याच्या स्थानिकीकरण आणि ओळख पटवण्यात त्रुटी निर्माण होतात.

मशीन व्हिजनच्या अचूक स्थान निश्चिती आणि वस्तू पकडण्याच्या कार्यांमध्ये, विकृतीमुळे वस्तूच्या भौमितिक वैशिष्ट्यांविषयी आणि स्थानाविषयी चुकीचा अंदाज बांधला जाऊ शकतो, जसे की वर्तुळाला लंबवर्तुळ समजण्याची चूक होणे.

उदाहरणार्थ, रोबोट-मार्गदर्शित किंवा स्वयंचलित असेंब्लीमध्ये, विकृतीमुळे वैशिष्ट्यपूर्ण बिंदूंचे निर्देशांक बदलू शकतात, त्यामुळे प्रणालीद्वारे गणना केलेली लक्ष्य स्थिती प्रत्यक्ष भौतिक स्थितीपासून विचलित होऊ शकते, ज्यामुळे रोबोटिक आर्मला वस्तू पकडण्यात किंवा ठेवण्यात अपयश येऊ शकते.

मशीन व्हिजनवर लेन्सचे विकृतीकरण-०१

लेन्सच्या विकृतीमुळे लक्ष्याचे स्थान निश्चित करणे आणि ओळखणे यामध्ये सहजपणे चुका होऊ शकतात.

3.यामुळे 3D पुनर्रचनेत अचूकता कमी होते आणि त्रुटी वाढतात.

स्टिरिओ व्हिजन आणि स्ट्रक्चर्ड लाईट सिस्टीममध्ये,लेन्स विकृतीयामुळे कॅमेरा कॅलिब्रेशनच्या अचूकतेवर परिणाम होऊ शकतो, ज्यामुळे परिणामी ३डी पुनर्रचना आणि मोजमापाच्या अचूकतेवर परिणाम होतो. बायोक्युलर स्टिरिओ व्हिजन किंवा मल्टी-व्ह्यू व्हिजन सिस्टीममध्ये, डिस्टॉर्शनचा पॅरलॅक्स गणनेवर थेट परिणाम होतो, ज्यामुळे खोलीचा अंदाज आणि अंतराच्या मोजमापात त्रुटी निर्माण होतात.

उदाहरणार्थ, स्ट्रक्चर्ड लाईट किंवा लेझर ट्रायंग्युलेशन सिस्टीममध्ये, विकृतीमुळे तयार झालेला 3D पॉइंट क्लाउड वाकडा होऊ शकतो, ज्यामुळे पुनर्रचित मॉडेलच्या भौमितिक अचूकतेवर परिणाम होतो.

4.यामुळे दृष्य मार्गदर्शन आणि प्रेरक नियंत्रण यांच्यात तफावत निर्माण होते.

रोबोट व्हिजन गायडन्स सिस्टीममध्ये, लेन्स डिस्टॉर्शनमुळे हँड-आय कॅलिब्रेशनच्या अचूकतेवर परिणाम होऊ शकतो, ज्यामुळे अवकाशीय संबंधांबद्दल गैरसमज निर्माण होतात, मार्ग नियोजन आणि नकाशा निर्मितीवर परिणाम होतो, आणि रोबोटला व्हिजन सिस्टीमने दर्शविलेल्या ठिकाणी अचूकपणे पोहोचण्यापासून रोखले जाते.

विशिष्ट मार्गांवरून हालचाल करणे आवश्यक असलेल्या काही स्वयंचलित उपकरणांच्या बाबतीत, विकृतीमुळे व्हिज्युअल फीडबॅकमधील स्थितीविषयक माहिती विस्कळीत होऊ शकते, ज्यामुळे गती नियंत्रणाच्या अचूकतेवर परिणाम होतो.

लेन्स-डिस्टॉर्शन-ऑन-मशीन-व्हिजन-०२

भिंगातील विकृतीमुळे दृष्टिक्षेपात विचलन होऊ शकते.

5.यामुळे इमेज स्टिचिंग आणि पॅनोरामिक इमेजिंगमध्ये विसंगती निर्माण होते.

पॅनोरामिक मॉनिटरिंग आणि एरियल स्टिचिंग यांसारख्या ॲप्लिकेशन्समध्ये, ज्यामध्ये अनेक प्रतिमांना एकत्र जोडून एकच पॅनोरामिक दृश्य तयार करण्याची आवश्यकता असते, लेन्स डिस्टॉर्शनमुळे प्रतिमेच्या कडांवरील वैशिष्ट्यपूर्ण बिंदू चुकीच्या ठिकाणी संरेखित होऊ शकतात, ज्यामुळे घोस्टिंग किंवा लक्षात येण्याजोगी स्टिचिंगमधील दरी निर्माण होते.

शिवाय,लेन्स विकृतीत्यामुळे एकाच वस्तूचे स्वरूप वेगवेगळ्या प्रतिमांमध्ये किंवा वेगवेगळ्या प्रदेशांमध्ये बदलू शकते, ज्यामुळे वैशिष्ट्ये जुळवण्याची अडचण वाढते आणि संभाव्यतः लक्ष्य ओळख आणि वर्गीकरणाची अचूकता कमी होते.

लेन्स डिस्टॉर्शनला मशीन व्हिजन सिस्टीमचा "जिओमेट्रिक नॉइज" मानले जाऊ शकते. यामुळे प्रतिमेची स्पष्टता कमी होत नसली तरी, ते अवकाशीय माहितीला पद्धतशीरपणे विकृत करते, ज्यामुळे भौमितिक संबंधांवर अवलंबून असलेल्या सर्व अल्गोरिदमच्या अयशस्वी होण्याचा धोका निर्माण होतो.

त्यामुळे, उच्च अचूकता आणि उच्च विश्वासार्हतेची आवश्यकता असलेल्या औद्योगिक परिस्थितीत, लेन्सच्या विकृतीकडे दुर्लक्ष करता येत नाही; अन्यथा, तो गुणवत्तेसाठी एक संभाव्य धोका बनतो.


पोस्ट करण्याची वेळ: १२ जून २०२६