视觉精度计算公式

问题描述

精选答案

描述视觉行业的初学者，甚至是做了 1-2 年的销售也许还会困惑这样的事情——在拿到检测要求后，不知道根据图纸上的公差，应该选用多少万像素的相机。

同时还不明确为什么要三个类似的专有名词来描述同一个事情。这一期内容就是为大家详细介绍：分辨率，精度，公差的关系，从而指导选型。分辨率（Resolution）计算公式：分辨率 = 视野（Field of View）/ 像素（Pixel）比如我要看的产品大小是 30mm*10MM，使用 200 万像素（1600pixel*1200pixel）的相机。因为产品是长条形，为了把产品都放入到视野内，我们计算分辨率的时候要考虑长边对应，此时分辨率为：分辨率 = 30mm/1600Pixel = 0.019mm/Pixel精度（Accuracy）计算公式：精度 = 分辨率 x 有效像素精度的单位是 mm。根据产品表面和照明状况的不同，我们可以通过放大图像观察辨别稳定像素的个数，从而得出精度。如果条件不允许实际测试观察，一般的规律是，如果使用正面打光，有效像素为 1 个，使用背光，有效像素为 0.5 个。这个例子我们取 1 Pixel，得到精度为 0.019mm 约等于 0.02mm。机器视觉系统的定位精度如何计算？假如是 30 万像素的摄像机，监控的面积为 640x480mm，其精度是不是就是 1mm 了？30W 相机分辨率 640*480 正常这样算：用最长的边除去监控面积最长的边 即可，所以精度基本上是 1mm，这个是理论值，如果你做测量或者表面划伤检测，肯定不准确，一个像素有可能无法凸显特征。公差（Tolerance）一般情况下，精度和公差的对应关系如下：对一个项目来讲，我们是先从图纸上读到公差的要求。然后再根据上述关系，反推得出我们需要多少像素的相机。测量时，首先要考虑的几大方面的有：相机、镜头、光源。选择要考虑的因素有很大，这里依据一个经手的项目介绍一下精度方面需要考虑的问题。项目要求：像素精度 0.05mm、测量误差正负 0.15mm。首先介绍一下相关的概念：像素精度：一个像素在真实世界代表的距离，即拍摄视野 / 分辨率。例如我所使用的大华 500 万相机，分辨率 2592*2048，在视野中长的一边 100mm，即可拍到 100mm 的物体，那么在这一方向的像素精度为 100/2592mm

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学习习惯研究员

视觉精度（Visual Acuity）计算公式是根据人眼对鳞片间隔的辨别能力来量化的。最常用的公式是Snellen视觉精度表，即V = D / d，其中V表示视觉精度，D表示被测者与视觉表的距离，而d则代表被测者能够分辨的最小字体大小。这个公式提示了人眼对细节的辨别能力，能够定量地衡量一个人的视觉健康状况，从而判断是否需要戴眼镜或进行其他视觉矫正操作。

这样的精度计算公式是基于大量实验数据和人眼解剖学特征的研究得出，在临床和科研领域中广泛应用。

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外语教师联盟

视觉精度计算可涉及多个因素，包括分辨率、视野角度、像素密度等。常用公式是视觉角分辨率=视野角度/（2×arctan(（视觉场景宽度/2）/距离)）。

其中视野角度是指人眼能够看到的范围，视觉场景宽度是水平方向的距离，而距离是人眼与观察对象之间的距离。视觉精度越高，则分辨出的细节越多，能更准确地观察和辨认物体。这个公式可以帮助评估例如虚拟现实或增强现实设备的视觉效果，同时也能用于研究视觉系统的表现和改进视觉技术。