惠州視覺引導機器人愛普生機器人引導定位靠不靠譜

來源網絡發布時間:2019-09-10 05:40:04

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（1） 在工業檢測方面

近幾十年來，在工業檢測中利用視覺系統的非接觸、速度快、精度合適、現場抗干擾能力強等突出的優點，使機器視覺技術得到了廣泛的應用，取得了巨大的經濟與社會效益。

自動視覺識別檢測目前已經用于產品外形和表面缺陷檢驗，如木材加工檢測、金屬表面視覺檢測、二極管基片檢查、印刷電路板缺陷檢查、焊縫缺陷自動識別等。這些檢測識別系統屬于二維機器視覺，技術已經較為成熟，其基本流程是用一個攝像機獲取圖像，對所獲取的圖像進行處理及模式識別，檢測出所需的內容。

首先我們認識什么是機器視覺，機器視覺就是用機器來代替人的眼睛做一些判斷和測量的工作，視覺系統是指通過機器視覺設備即圖像攝取裝置，將被拍攝的目標轉化為圖像信息。在傳給專門的圖像處理系統，根據像素的分布、亮度和顏色等信息，轉變為數字化信號，圖像系統在對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判斷的結果來控制現場的設備來進行一系列的操作。

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高端1) 通用計算機網絡并行處理。這種處理結構采用“多客戶機+服務器”的方式，一個圖像傳感器對應一臺客戶機，服務器實現信息的合成，圖像處理的大部分工作由軟件來完成。該結構雖然比較龐大，但升級維護方便、實時性較好。2) 數字信號處理器(dsp)。dsp是一種獨特的微處理器，是以數字信號來處理大量信息的器件。其工作原理是將接收到的模擬信號轉換為“0”或“1”的數字信號，再對數字信號進行修改、***和強化，并在其他系統芯片中把數字數據解譯回模擬數據或實際環境格式，其實時運行速度遠遠超過通用微處理器。但是，dsp的體系仍是串行指令執行系統，而且只是對某些固定的運算進行硬件優化，故不能滿足眾多的算法要求。惠州視覺引導機器人愛普生機器人引導定位靠不靠譜然而，陀螺儀的天花板已經到來。缺乏更多維度的數據，缺少更加精確的數據，使得陀螺儀在需要更高精度的vr、機器人等領域，已難堪大任。

對目標進行識別提取的時候，首先是要考慮如何自動地將目標物從背景中分離出來。適用于圖像背景和目標灰度值區別明顯的情況；自適應閾值分割算法，適用于目標與背景的灰度值區別不明顯的情況；多區域閾值法，適用于目標與背景在不同區域區別較大的情況。上述各種濾波方法中，頻域變換復雜，運算代價較高；空域濾波算法采用各種模板對圖像進行卷積運算。直接灰度變換法通過對圖像每一個像素按照某種函數進行變換后得到增強圖像，變換函數一般多采用線性函數、分段線性函數、指數函數、對數函數等，運算簡單，在滿足處理功能的前提下實時性也較高。近年來，數學形態學方法[43-44]、小波方法[45-47]用于圖像的去噪，取得了較好的效果。

然而，陀螺儀的天花板已經到來。缺乏更多維度的數據，缺少更加精確的數據，使得陀螺儀在需要更高精度的vr、機器人等領域，已難堪大任。

隨著超大規模集成電路制造工藝技術的發展，cmos圖像傳感器得到迅速發展。cmos圖像傳感器將光敏元陣列、圖像信號放大器、信號讀取電路、模數轉換電路、圖像信號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訪問的優點。目前，cmos圖像傳感器以其良好的集成性、低功耗、高速傳輸和寬動態范圍等特點在高分辨率和高速場合得到了廣泛的應用。

（2） 在醫學上的應用

在醫學領域，機器視覺主要用于醫學輔助診斷。首先采集核磁共振、超聲波、激光、ｘ射線、γ射線等對人體檢查記錄的圖像，再利用數字圖像處理技術、信息融合技術對這些醫學圖像進行分析、描述和識別，最后得出相關信息，對輔助醫生診斷人體病源大小、形狀和異常，并進行有效治療發揮了重要的作用。不同醫學影像設備得到的是不同特性的生物組織圖像，如ｘ射線反映的是骨骼組織，核磁共振影像反映的是有機組織圖像，而醫生往往需要考慮骨骼有機組織的關系，因而需要利用數字圖像處理技術將兩種圖像適當地疊加起來，以便于醫學分析。

（3） 交通監控領域中的應用

智能交通監控領域中，在重要的十字路口安放攝像頭，就可以利用攝像頭的快速拍照功能，實現對違章、逆行等車牌的車牌進行自動識別、存貯，以便相關的工作人員進行查看。

（4） 在橋梁檢測領域中的應用

人工檢測法和橋檢車法都是依靠人工用肉眼對橋梁表面進行檢測，其速度慢，效率低，漏檢率高，實時性差，影響交通，存在安全隱患，很難大幅應用；無損檢測包括激光檢測、超聲波檢測以及聲發射檢測等多種檢測技術，它們儀器昂貴，測量范圍小，不能滿足日益發展的橋梁檢測要求；智能化檢測有基于導電性材料的混凝土裂縫分布式自動檢測系統和智能混凝土技術，也有最前沿的基于機器視覺的檢測方法。導電性材料技術雖然使用方便，設備簡單，成本低廉，但是均需要事先在混凝土結構上涂刷或者埋設導電性材料進行檢測，而且智能混凝土技術還無法確定裂縫位置、裂縫寬度等一系列問題距實用化還有較長的距離；而基于機器視覺的檢測方法是利用ccd相機獲取橋梁表觀圖片，然后運用計算機處理后自動識別出裂縫圖像，并從背景中分離出來然后進行裂縫參數的計算的方法，它具有便捷、直觀、精確、非接觸、再現性好、適應性強、靈活性高、成本低廉的優點，能解放勞動力，排除人為干擾，具有很好的應用前景。

據統計，混凝土橋梁的損壞有90%以上都是由裂縫引起的，因此對橋梁的健康檢測主要是對橋梁表觀的裂縫進行檢測與測量。基于機器視覺的橋梁檢測技術主要包括三部分內容：橋梁表觀圖像的獲取技術、基于圖像的裂縫自動識別理論與算法以及基于圖像的裂縫寬度等病害程度定量化測量方法。

基于機器視覺的自動化、智能化檢測技術已經在道路、隧道上得到了成功應用，在橋梁上也得到了初步的應用，但主要集中在視線開闊的高空混凝土構件表觀圖像獲取技術上，在病害的自動識別方面仍停留在理論研究階段，還無法應用于實際工程當中。

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