\[ \text{精度} = \frac{640\text{mm}}{640\text{像素}} = 1\text{mm/像素} \]
这意味着，如果检测对象在图像中的投影占据一个像素，那么系统能够定位的小单位是1毫米。
- 如果监控区域的高度为480mm，那么精度计算如下：
\[ \text{精度} = \frac{480\text{mm}}{480\text{像素}} = 1\text{mm/像素} \]
4. 考虑实际应用中的因素
尽管上述计算给出了理论上的定位精度，但在实际应用中，定位精度还会受到以下几个因素的影响：
- 图像处理算法：不同的图像处理算法可能会导致不同的精度。例如，边缘检测算法可能会提高定位精度。
- 照明条件：良好的照明条件能够提高图像质量，进而提高定位精度。
- 相机与物体间的距离：工作距离的变化会影响视野大小，从而间接影响精度。
- 镜头质量：高质量的镜头能够减少畸变，提高图像质量。
- 目标特征的可见性：如果目标特征不明显或存在遮挡，则可能需要更多的像素来准确地检测特征。
5. 实际测试的重要性
虽然理论计算可以提供一个大概的估计，但是在实际部署前，通过实验来验证定位精度。实际测试时，可以使用已知尺寸的物体作为参考，然后比较系统测量的结果与实际尺寸之间的差异。
定位精度取决于多个因素，而不仅仅是相机的分辨率。通过理解上述概念并进行适当的测试，可以更准确地评估和提高机器视觉系统的定位精度。在实践中，可能还需要考虑更多的细节，如相机的动态范围、图像的信噪比等因素。
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