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浅谈机器人视觉技术五大设计难题

本文摘要:机器人视觉是机器人系统的重要组成部分之一。目前,它广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门以及医疗和军事领域。 对于机器人视觉技术的设计,不存在以下问题:第一,光照的稳定性。工业视觉应用一般分为定位、测量、检测和识别四类,其中测量对光照稳定性的抑制最低,因为只要光照再变化10-20%,测量结果就可能出现1-2个像素的偏差。这不是软件的问题,是光照的改变,导致图像上的边缘朝向再次改变。 就算是骄傲的软件也解决不了问题。

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机器人视觉是机器人系统的重要组成部分之一。目前,它广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门以及医疗和军事领域。

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对于机器人视觉技术的设计,不存在以下问题:第一,光照的稳定性。工业视觉应用一般分为定位、测量、检测和识别四类,其中测量对光照稳定性的抑制最低,因为只要光照再变化10-20%,测量结果就可能出现1-2个像素的偏差。这不是软件的问题,是光照的改变,导致图像上的边缘朝向再次改变。

就算是骄傲的软件也解决不了问题。从系统设计的角度来看,需要避免环境光的阻碍,同时保证主动光源的闪烁稳定性。

当然,提高硬件摄像头的分辨率也是提高精度的一种方式,受到外界环境的阻碍。比如以前的相机对应物的空间大小是1像素10um,但是通过提高分辨率变成了1像素5um,所以精度可以近似翻倍,对环境的阻碍自然加强。第二,一般测量工件方位的不一致性。无论是离线检测还是在线检测,只要是全自动简化的检测设备,第一步就是要能够找到待测目标。

每次拍摄视野中经常出现被测物体时,都需要准确的说出被测物体在哪里。即使使用一些机械夹具,也不能保证每次被测物体经常以高精度出现在同一方位,所以必须使用定位功能。

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如果定位不准确,有可能是测量工具的方位经常出现不准确,有时测量结果会有不小的偏差。


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