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深入了解机器视觉的原理及应用

作 者:康耐德智能 关注:441 发表时间:2019-03-19 09:46:00 来源:网络资源

人类想要实现一系列的基本活动,如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官,除脑以外,关键的就是我们的眼睛了,工业机器人也不例外,要完成正常的生产任务,没有一套完善的,先进的视觉系统是很难想象的。

[机器视觉]就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也大大地推动了机器视觉的发展。


了解机器人视觉系统

一般来说,机器视觉系统包括了照明系统、工业镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用,我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。

从功能上来看,典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

1、非接触测量,对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性。

2、具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。

3、长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

4、机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用,可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。


机器视觉系统构成:

视觉系统的设计分为软件设计和硬件设计两大部分。

视觉系统硬件设计:

视觉系统的硬件主要由工业镜头、工业相机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成。

一套视觉系统的好坏则分别取决于摄像机像素的高低,硬件质量的优劣,更重要的是各个部件间的相互配合和合理使用。

视觉系统的软件设计:

视觉系统的软件设计是一个复杂的课题,不仅要考虑到程序设计的优化,还要考虑到算法的有效性,及其能否实现,在软件设计的过程中要考虑到可能出现的问题。视觉系统的软件设计完成还要对其鲁棒性进行检测和提高,以适应复杂的外部环境。


工作原理:

机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分,而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。

工业机器视觉难点在于精度和速度,要求都在毫米级,且工业领域工业机器人抓手的变动是在三维空间内。根据功能不同,机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种。



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