河源視覺引導機器人kuka機器人視覺引導怎么選擇

來源網絡發布時間:2019-09-07 15:23:05

河源視覺引導機器人kuka機器人視覺引導怎么選擇

那視覺系統由什么組成呢？

照明的光源

目前最常用的是led光源、高頻熒光燈和鹵素燈。主要針對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 可根據需要制成各種顏色，并可以隨時調節亮度；

③ 反應迅速，可在幾微秒或更短的時間內達到最大亮度；

信號方法能對紋理進行多分辨描述，能將空域和頻域相結合對紋理進行研究，也符合人類的視覺持征；但正交小波變換對高頻部分沒有進一步分解，而小波包對非規則紋理圖像的處理效果不佳，且計算量大。結構法只適合于紋理基元較大且排列規則的圖像；對于一般的自然紋理，因其隨機性較強、結構變化大，難以用該方法來準確描述。上述方法各有利弊，研究人員正試圖將不同的方法結合對紋理特征進行比較研究和融合提取。

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

河源視覺引導機器人kuka機器人視覺引導怎么選擇

機器視覺系統是指利用機器替代人眼做出各種測量和判斷。機器視覺是工程領域和科學領域中的一個非常重要的研究領域，它是一門涉及光學、機械、計算機、模式識別、圖像處理、人工智能、信號處理以及光電一體化等多個領域的綜合性學科，其能以及應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣，其中母子圖像傳感器、cmos和ccd攝像機、dsp、arm嵌入式技術、圖像處理和模式識別等技術的快速發展，有力地推動了機器視覺的發展。

即對比度、相關性、能量(和同質性是不相關的，所以，為減少計算量，提高特征分類精度，常取這4個特征作為glcm特征。

二維卷積的運算常用于圖像平滑、尖銳化、輪廓增強、空間濾波、標準模板匹配計算等。若用m×m卷積核矩陣對整幅圖像進行卷積時，要得到每個像素的輸出結果就需要作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，也需要進行大量的乘加運算和訪問存儲器。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、復原、二維濾波、數據壓縮等

④ 使用周期長；

⑤ 通過散熱裝置，散熱效果更好，光亮度更穩定；

⑥ 電源帶有外觸發，可以通過計算機控制，起動速度快，可以用作頻閃燈；

⑦ 運行成本低、壽命長的led，會在綜合成本和性能方面體現出更大的優勢；

⑧ 可根據客戶的需求，進行特殊設計。

鏡頭

鏡頭的基本功能就是實現光束可變性，在機器視覺系統中，鏡頭的主要作用就是將成像目標在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的好壞直接影響到機器視覺系統的整體性能，所以選擇一個好的鏡頭，是機器視覺系統的重要環節。

工業相機(跟傳統的民用相機是不一樣的

工業相機相比于傳統的攝像機而言，它具有高圖像穩定性、高傳輸能力和抗干擾能力等等，目前市面上的工業相機大多是基于ccd或cmos芯片的相機。其中，ccd是目前機器視覺里面最為常用的圖像傳感器。它集光電轉換及電荷存貯、電荷轉移、信號讀取于一體，是典型的固體成像器件。而cmos圖像傳感器的開發則最早出現在20世紀70年代初期，90 年代初期，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。

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，無法區分局部顏色信息。顏色集是對顏色直方圖的一種近似，首先將圖像從rgb顏色空間轉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柄(bin)。然后，用色彩自動分割技術將圖像分為若干區域，每個區域用量化顏色空間的某個顏色分量來索引，從而將圖像表達為一個二進制的顏色索引集。在圖像匹配中，比較不同圖像顏色集之間的距離和色彩區域的空間關系。因為顏色集表達為二進制的特征向量，可經構造二分查找樹來加快檢索速度，這對于大規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特性的表達量，把不同目標間的差異映射到低維的特征空間，從而有利于壓縮數據量、提高識別率。表面缺陷檢測通常提取的特征有紋理特征、幾何形狀特征、顏色特征、變換系數特征等，用這些多信息融合的特征向量來區可靠地區分不同類型的缺陷；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的，好的特征集應具備簡約性和魯棒性，為此，還需要進一步從特征集中選擇更有利于分類的特征，即特征的選擇。圖像識別主要根據提取的特征集來訓練分類器，使其對表面缺陷類型進行正確的分類識別。

在半導體器件外觀視覺檢測中， 首先要根據檢測項目搜索到相應區域，該區域包含待檢的對象，如：引腳、定位孔、塑封體等，在圖像處理上通常把這些區域稱為roi(region of interest)區域，因此，能準確快速地搜索到相應的roi 區域是有效檢測的前提和保證。

圖像采集

圖像的獲取實際上是將被測物體的可視化圖像和內在特征轉換成能被計算機處理的數據，它直接影響到系統的穩定性及可靠性。一般利用光源、光學系統，相機、圖像處理單元(或圖像捕獲卡)獲取被測物體的圖像。

圖像處理系統

機器視覺系統中，視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強、數據編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。

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