通过先进的图像处理技术消除镜头几何失真
通过先进的图像处理技术消除镜头几何失真
镜头失真是机器视觉技术中的常见挑战，它会导致图像数据错置，存在测量误差和系统可靠性方面的风险。我们提供相机内置或图像采集卡FPGA预处理视觉方案，极具成本效益，可在零CPU负载下校正失真，不影响帧速率。
了解机器视觉中的镜头失真
机器视觉中的镜头失真是指在几何形态上，图像信息与理想形状之间存在错位现象。镜头失真主要有两种类型：径向失真和切向失真。径向失真通常是指桶形失真、枕形失真和须形失真。
桶形失真通常与广角镜头（焦距50 mm，光圈前置结构）有关，而枕形失真常见于长焦镜头（焦距50 mm，光圈后置结构）。须形失真则是这两种失真的混合形态，相对不太常见。
对于机器视觉应用而言，镜头失真校正非常必要，因为获取准确可靠的结果至关重要。扭曲的图像可能会导致测量误差，影响机器学习算法的性能，进而影响系统的整体可靠性。
校正镜头失真所需面对的挑战
无论采用硬件还是软件方法，校正镜头失真都颇具挑战性。
硬件：直线镜头可减少拍摄过程中的失真，无需再进行后处理，但它成本高昂，并且在选择镜头时限制了灵活性。
软件：软件校正的适应性更强，但它有赖于资源密集型算力，CPU负载会增加40%，并且导致帧速率减半。开发相关算法也较耗时，需要开发人员掌握图像失真类型方面的专业知识。
要想实现出色性能和灵活性，平衡这些难题是关键。在下一节中，我们将介绍Basler的视觉方案如何在不增加CPU负载或不影响帧速率的情况下解决失真校正问题。
使用预处理视觉方案处理镜头失真
您可获得的优势
实时处理和低延迟：相机内置和图像采集卡视觉方案均可以低延迟提供实时失真校正。
灵活易用，量身定制：凭借多种视觉方案选项，我们可以轻松适应您的特定需求，为任何应用提供卓越的灵活性。
加快将产品推出市场：简化实施难度并避开技术障碍，利用我们易于配置的视觉方案来加速完成部署。
该解决方案所用的产品
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