舟山市普陀区建设局网站有源代码怎么生成网页

判断机器视觉3D相机的打光效果好坏，需结合成像质量、系统稳定性及实际应用需求，以下是具体评估维度和方法：
一、关键评估指标
成像质量
对比度：目标与背景的区分度需高，确保特征边缘清晰（如结构光的条纹锐利）。
噪声水平：点云或深度图的噪声应低（可通过标准差量化），避免数据抖动。
细节保留：微小特征（如纹理、凹槽）是否完整重建。
动态范围：是否能在高反光或暗区同时保留细节，避免过曝或欠曝。
光照均匀性
视场一致性：整个成像区域的光强分布均匀，避免中心过亮、边缘过暗。
无阴影干扰：物体表面无异常阴影或光斑，影响3D数据完整性。
稳定性与鲁棒性
时间稳定性：长时间运行中光照强度是否恒定（如LED温升导致的光衰）。
环境抗干扰：抵抗环境光变化的能力（如ToF相机在强日光下的表现）。
适应性
材质兼容性：对不同反射率材质（镜面、哑光、透明）的成像效果。
颜色鲁棒性：是否受物体颜色影响（如红色物体在红光下的吸收问题）。
二、测试方法与工具
标准测试件
使用已知尺寸的标定板（如棋盘格、球体、阶梯块）测量重