河源視覺引導(dǎo)機(jī)器人kuka機(jī)器人視覺引導(dǎo)怎么選擇

河源視覺引導(dǎo)機(jī)器人kuka機(jī)器人視覺引導(dǎo)怎么選擇

來源網(wǎng)絡(luò)發(fā)布時(shí)間:2019-09-07 15:23:05

河源視覺引導(dǎo)機(jī)器人kuka機(jī)器人視覺引導(dǎo)怎么選擇

那視覺系統(tǒng)由什么組成呢？

照明的光源

目前最常用的是led光源、高頻熒光燈和鹵素?zé)簟Ｖ饕槍?duì)led列舉以下例子：

① 可制成各種形狀和尺寸以及各種照射角度；

② 可根據(jù)需要制成各種顏色，并可以隨時(shí)調(diào)節(jié)亮度；

③ 反應(yīng)迅速，可在幾微秒或更短的時(shí)間內(nèi)達(dá)到最大亮度；

信號(hào)方法能對(duì)紋理進(jìn)行多分辨描述，能將空域和頻域相結(jié)合對(duì)紋理進(jìn)行研究，也符合人類的視覺持征；但正交小波變換對(duì)高頻部分沒有進(jìn)一步分解，而小波包對(duì)非規(guī)則紋理圖像的處理效果不佳，且計(jì)算量大。結(jié)構(gòu)法只適合于紋理基元較大且排列規(guī)則的圖像；對(duì)于一般的自然紋理，因其隨機(jī)性較強(qiáng)、結(jié)構(gòu)變化大，難以用該方法來準(zhǔn)確描述。上述方法各有利弊，研究人員正試圖將不同的方法結(jié)合對(duì)紋理特征進(jìn)行比較研究和融合提取。

將高度、慣性和水平偏差進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，融合的數(shù)據(jù)作為位置式pid控制器的反饋輸入。為了縮減視覺定位過程中軌跡檢測(cè)的誤差，使用前向后向誤差去除誤匹配點(diǎn)；

河源視覺引導(dǎo)機(jī)器人kuka機(jī)器人視覺引導(dǎo)怎么選擇

機(jī)器視覺系統(tǒng)是指利用機(jī)器替代人眼做出各種測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺是工程領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)非常重要的研究領(lǐng)域，它是一門涉及光學(xué)、機(jī)械、計(jì)算機(jī)、模式識(shí)別、圖像處理、人工智能、信號(hào)處理以及光電一體化等多個(gè)領(lǐng)域的綜合性學(xué)科，其能以及應(yīng)用范圍隨著工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展逐漸完善和推廣，其中母子圖像傳感器、cmos和ccd攝像機(jī)、dsp、arm嵌入式技術(shù)、圖像處理和模式識(shí)別等技術(shù)的快速發(fā)展，有力地推動(dòng)了機(jī)器視覺的發(fā)展。

即對(duì)比度、相關(guān)性、能量(和同質(zhì)性是不相關(guān)的，所以，為減少計(jì)算量，提高特征分類精度，常取這4個(gè)特征作為glcm特征。

二維卷積的運(yùn)算常用于圖像平滑、尖銳化、輪廓增強(qiáng)、空間濾波、標(biāo)準(zhǔn)模板匹配計(jì)算等。若用m×m卷積核矩陣對(duì)整幅圖像進(jìn)行卷積時(shí)，要得到每個(gè)像素的輸出結(jié)果就需要作m2次乘法和(m2-1)次加法，由于圖像像素一般很多，即使用較小的卷積和，也需要進(jìn)行大量的乘加運(yùn)算和訪問存儲(chǔ)器。二維正交變換常用二維正交變換有fft、walsh、haar和k-l變換等，常用于圖像增強(qiáng)、復(fù)原、二維濾波、數(shù)據(jù)壓縮等

④ 使用周期長(zhǎng)；

⑤ 通過散熱裝置，散熱效果更好，光亮度更穩(wěn)定；

⑥ 電源帶有外觸發(fā)，可以通過計(jì)算機(jī)控制，起動(dòng)速度快，可以用作頻閃燈；

⑦ 運(yùn)行成本低、壽命長(zhǎng)的led，會(huì)在綜合成本和性能方面體現(xiàn)出更大的優(yōu)勢(shì)；

⑧ 可根據(jù)客戶的需求，進(jìn)行特殊設(shè)計(jì)。

鏡頭

鏡頭的基本功能就是實(shí)現(xiàn)光束可變性，在機(jī)器視覺系統(tǒng)中，鏡頭的主要作用就是將成像目標(biāo)在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的好壞直接影響到機(jī)器視覺系統(tǒng)的整體性能，所以選擇一個(gè)好的鏡頭，是機(jī)器視覺系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。

工業(yè)相機(jī)(跟傳統(tǒng)的民用相機(jī)是不一樣的

工業(yè)相機(jī)相比于傳統(tǒng)的攝像機(jī)而言，它具有高圖像穩(wěn)定性、高傳輸能力和抗干擾能力等等，目前市面上的工業(yè)相機(jī)大多是基于ccd或cmos芯片的相機(jī)。其中，ccd是目前機(jī)器視覺里面最為常用的圖像傳感器。它集光電轉(zhuǎn)換及電荷存貯、電荷轉(zhuǎn)移、信號(hào)讀取于一體，是典型的固體成像器件。而cmos圖像傳感器的開發(fā)則最早出現(xiàn)在20世紀(jì)70年代初期，90 年代初期，隨著超大規(guī)模集成電路制造工藝技術(shù)的發(fā)展，cmos圖像傳感器得到迅速發(fā)展。cmos圖像傳感器將光敏元陣列、圖像信號(hào)放大器、信號(hào)讀取電路、模數(shù)轉(zhuǎn)換電路、圖像信號(hào)處理器及控制器集成在一塊芯片上，還具有局部像素的編程隨機(jī)訪問的優(yōu)點(diǎn)。目前，cmos圖像傳感器以其良好的集成性、低功耗、高速傳輸和寬動(dòng)態(tài)范圍等特點(diǎn)在高分辨率和高速場(chǎng)合得到了廣泛的應(yīng)用。

高端 顏色集。顏色直方圖法是一種全局顏色特征提取與匹配方法，無(wú)法區(qū)分局部顏色信息。顏色集是對(duì)顏色直方圖的一種近似，首先將圖像從rgb顏色空間轉(zhuǎn)化成視覺均衡的顏色空間(如hsv空間)，并將顏色空間量化成若干個(gè)柄(bin)。然后，用色彩自動(dòng)分割技術(shù)將圖像分為若干區(qū)域，每個(gè)區(qū)域用量化顏色空間的某個(gè)顏色分量來索引，從而將圖像表達(dá)為一個(gè)二進(jìn)制的顏色索引集。在圖像匹配中，比較不同圖像顏色集之間的距離和色彩區(qū)域的空間關(guān)系。因?yàn)轭伾磉_(dá)為二進(jìn)制的特征向量，可經(jīng)構(gòu)造二分查找樹來加快檢索速度，這對(duì)于大規(guī)模的圖像集合十分有利。

高端特征提取的作用是從圖像像素中提取可以描述目標(biāo)特性的表達(dá)量，把不同目標(biāo)間的差異映射到低維的特征空間，從而有利于壓縮數(shù)據(jù)量、提高識(shí)別率。表面缺陷檢測(cè)通常提取的特征有紋理特征、幾何形狀特征、顏色特征、變換系數(shù)特征等，用這些多信息融合的特征向量來區(qū)可靠地區(qū)分不同類型的缺陷；這些特征之間一般存在冗余信息，即并不能保證特征集是最優(yōu)的，好的特征集應(yīng)具備簡(jiǎn)約性和魯棒性，為此，還需要進(jìn)一步從特征集中選擇更有利于分類的特征，即特征的選擇。圖像識(shí)別主要根據(jù)提取的特征集來訓(xùn)練分類器，使其對(duì)表面缺陷類型進(jìn)行正確的分類識(shí)別。

在半導(dǎo)體器件外觀視覺檢測(cè)中， 首先要根據(jù)檢測(cè)項(xiàng)目搜索到相應(yīng)區(qū)域，該區(qū)域包含待檢的對(duì)象，如：引腳、定位孔、塑封體等，在圖像處理上通常把這些區(qū)域稱為roi(region of interest)區(qū)域，因此，能準(zhǔn)確快速地搜索到相應(yīng)的roi 區(qū)域是有效檢測(cè)的前提和保證。

圖像采集

圖像的獲取實(shí)際上是將被測(cè)物體的可視化圖像和內(nèi)在特征轉(zhuǎn)換成能被計(jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)，它直接影響到系統(tǒng)的穩(wěn)定性及可靠性。一般利用光源、光學(xué)系統(tǒng)，相機(jī)、圖像處理單元(或圖像捕獲卡)獲取被測(cè)物體的圖像。

圖像處理系統(tǒng)

機(jī)器視覺系統(tǒng)中，視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強(qiáng)、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識(shí)別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析、處理和識(shí)別。

我們?cè)趤碚務(wù)剬?duì)于機(jī)器視覺代替人工的想法對(duì)于工廠的質(zhì)量控制部門來說，我們更愿意舍棄人工檢測(cè)，而選擇比較傻但是一絲不茍工作的機(jī)器視覺。因?yàn)閷?duì)于工廠而言，最重要的是“受控”，我們可以接受有個(gè)別特殊的未發(fā)生過的缺陷被漏出，但必須知道有一些經(jīng)常發(fā)生的不可接受的缺陷一定能夠被發(fā)現(xiàn)。中長(zhǎng)期來看機(jī)器視覺比人工便宜。一般的工廠都設(shè)有品檢員等崗位，四個(gè)品檢員的人工成本年均超過20萬(wàn)元。而20萬(wàn)基本上夠搞一套機(jī)器視覺系統(tǒng)了，那還是值得投入的。視覺檢測(cè)系統(tǒng)短期內(nèi)不能完全取代人工目檢，主要原因是還不夠智能，中小企業(yè)愿意投資的意愿不強(qiáng)。但是對(duì)于工廠的質(zhì)量控制來講，機(jī)器視覺檢測(cè)比人工檢測(cè)更可靠。