無論使用何種儀器來測量參數(shù)，都有兩個關(guān)鍵因素：準(zhǔn)確性和可重復(fù)性。一個基本的經(jīng)驗法則是，測量儀器應(yīng)該至少比它要測量的過程規(guī)范好十倍。換句話說，它的可重復(fù)性和準(zhǔn)確性至少應(yīng)該是過程的十倍。

所有的測量儀器都有一個刻度，由沿刻度的許多“刻度”或標(biāo)記組成。在使用機器視覺的情況下，“刻度”之間的距離是像素（子像素）的大小或像素（子像素）之間的距離。在機器視覺中，“刻度”對應(yīng)于分辨率，但不一定對應(yīng)于機器視覺系統(tǒng)的靈敏度——系統(tǒng)能夠檢測到的測量值的最小變化。在機器視覺中，這對應(yīng)于像素（子像素）增量或像素（子像素）分辨率。

在使用機器視覺測量零件時，通常面臨著一個問題：零件特征的邊緣通常不會精確落在一個像素或兩個像素之間。邊緣的影響通常會在幾個相鄰像素上體現(xiàn)。人們無法區(qū)分落在同一像素上的兩條邊。通常，編碼的灰度值表示像素的強度平均值。

1、對比度 - 以邊緣為特征的線的累積強度變化

2、寬度（模糊度） - 發(fā)生大部分強度變化的剖面上的間隔大小

3、陡度 - 此區(qū)間內(nèi)的表面坡度

4、方向 - 垂直于邊緣像素的向量角度

由于對象的邊緣通常覆蓋具有特定灰度輪廓的幾個連續(xù)像素（將灰度值視為空間數(shù)據(jù)點的第三維屬性），因此可以使用任意數(shù)量的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計方案來基本上推斷邊緣點的位置，或?qū)⑦吘壍奈恢媒⒃谟行ο缶嚯x的某個增量內(nèi)的通過對象空間中的像素。例如，將灰度輪廓視為曲線，可以計算曲線的二階導(dǎo)數(shù)——預(yù)期發(fā)生變化的特定點——并將其定義為邊緣像素。

不同的機器視覺算法利用邊緣的各種屬性來計算像素（子像素）內(nèi)邊緣的位置。值得注意的是，不同的算法在子像素增量的大小方面確實會產(chǎn)生不同的結(jié)果。

精度的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性

精度由校準(zhǔn)程序決定。在機器視覺中，與大多數(shù)數(shù)字系統(tǒng)一樣，“校準(zhǔn)”旋鈕可以一次更改一個“刻度”（一個像素或亞像素距離）。每個“刻度”代表系統(tǒng)輸出中的離散值變化，離散值是物理尺寸增量。

例如，公稱尺寸為 0.1，公差為 0.005。（總?cè)莶罘秶鸀?.01）。因此，校準(zhǔn)旋鈕的每個“刻度”（像素或子像素距離）應(yīng)具有0.1的0.01或0.001的值。因此，每個步長的一半為 0.0005。換句話說，機器視覺系統(tǒng)的精度應(yīng)等于或優(yōu)于0.0005。

由于重復(fù)性的經(jīng)驗法則與精度相同，因此系統(tǒng)對重復(fù)性的要求是相同的，即重復(fù)性應(yīng)等于“刻度”的尺寸。

雖然精度在給定的應(yīng)用中可能不是那么重要，因為它可以通過校準(zhǔn)得出，但可重復(fù)性更為重要，因為它不能通過校準(zhǔn)或其他方式進行校正。據(jù)觀察，上述分析被許多人認(rèn)為是保守的。因此，有些人建議將重復(fù)性從10/1放寬到5/1。

在某些情況下，使用的經(jīng)驗法則是精度和可重復(fù)性的總和應(yīng)小于公差帶的三分之一。實際上，無論遵守什么“規(guī)則”，測量儀器的準(zhǔn)確度或重復(fù)性不應(yīng)等于被測量尺寸的公差，事實上，必須小得多！

光虎光學(xué)認(rèn)為，具有亞像素能力的機器視覺通?？捎糜跐M足此類“規(guī)則”的許多計量應(yīng)用。在某些情況下，無論系統(tǒng)分辨率或理論像素大?。ㄒ晥龀运?垂直方向的像素數(shù)）如何，性能都接近工業(yè)環(huán)境中機器視覺的實際極限。

在要測量的零件尺寸為0.1的上述示例應(yīng)用中，鑒于相機/機器視覺系統(tǒng)的全視場應(yīng)用于該尺寸，理論子像素分辨率可能為0.1/1500（基于一個基于 500 x 500 區(qū)域相機的機器視覺系統(tǒng)和1/3像素分辨率的子像素能力）。