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開門見山！影響係統準確性，主要有三個因素：係統的硬件、係統的設置、係統軟件的算法。
係統的硬件
1、與(yu)準(zhun)確(que)性(xing)有(you)直(zhi)接(jie)關(guan)係(xi)的(de)自(zi)然(ran)是(shi)你(ni)所(suo)選(xuan)用(yong)的(de)相(xiang)機(ji)了(le)。很(hen)簡(jian)單(dan)，測(ce)量(liang)同(tong)樣(yang)的(de)物(wu)體(ti)，用(yong)低(di)分(fen)辨(bian)率(lv)的(de)相(xiang)機(ji)和(he)用(yong)高(gao)分(fen)辨(bian)率(lv)的(de)相(xiang)機(ji)，測(ce)量(liang)出(chu)來(lai)的(de)結(jie)果(guo)自(zi)然(ran)有(you)天(tian)壤(rang)之(zhi)別(bie)了(le)(具體計算方法，相信大家已經知道)。另外相機的質量也很重要，舉個不很恰當的例子，你用國產“虎丘”牌相機所拍出的相片，拿去跟人家德國“萊卡”拍出的片子比，能一樣嗎？！
2、鏡頭的選用也相當重要。這主要是因為鏡頭的畸變問題，用價格高昂的遠心鏡頭，自然能拿到較準確的測量結果。
3、最後，就是係統所用的“視覺卡”。因(yin)為(wei)視(shi)覺(jiao)卡(ka)負(fu)責(ze)將(jiang)相(xiang)機(ji)拍(pai)下(xia)的(de)視(shi)頻(pin)信(xin)號(hao)，轉(zhuan)換(huan)為(wei)數(shu)字(zi)信(xin)號(hao)，並(bing)放(fang)進(jin)電(dian)腦(nao)的(de)內(nei)存(cun)中(zhong)去(qu)。如(ru)果(guo)在(zai)轉(zhuan)換(huan)或(huo)放(fang)置(zhi)圖(tu)象(xiang)的(de)過(guo)程(cheng)中(zhong)，出(chu)問(wen)題(ti)的(de)話(hua)，如(ru)：丟失了一些信息，自然會直接影響你的測量結果。
係統的設置
1、相機的設置。在主題文章“關於相機的標定”中，已經討論過。為確保相機的成象麵(CCD麵)與被測物平行，因引要作“相機標定”。但是標定同樣也有“標”得準不準，“標”得好不好的問題。所以如果你在作相機標定時，“標”得不夠好不夠準，你就不知道你相機的設置是否是最佳狀態。那麼你也就不能百分之百地保證測量的結果是最準的結果。
2、作完“相機標定”就要作“係統標定”。同理，如果你“係統標定”“標”得不好不準，或是你用作“標定”的那個“標準係統標定模塊”就不準，就什麼都完了。
係統軟件的算法
由於“視覺測量係統”測量時，通常用的都是“邊緣尋找”算法。所以，係統準不準比的就是各家這種算法的寫法好不好。最基本的“邊緣尋找”算法有以下四種：硬性設定灰度值與亞象素結合；卷積算法；一級分解算法；二級分解算法。
不好意思這些名字都是我從英文硬翻過來的，以後有機會和大家討論“邊緣尋找”算法時，再詳細解說。其最不準的就是第一種“硬性設定灰度值與亞象素結合”算法，因為“亞象素”算法的精確度隻能達到1/2個象素。這就是說如果目前係統的象素值==1毫米/象素，那麼用這個算法就可以計算到0.5個毫米。而最後一種“二級分解”算法，據說用數學的方法可以證明出精確度可達1/20象素。
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