FANUC机器人视觉系统

FANUC机器人视觉系统
FANUC机器人视觉系统

FANUC机器人视觉系统

FANUC机器人视觉系统

编者语:轻松降低成本,创造自动化时代。FANUC作

为全球领先的工业机器人制造商,引领着全球工业的自动化进程。当全球企业无一例外面对“成本上涨”的挑战时,FANUC极大地帮助客户提高生产效率和生产质量、降低了

人力消耗,更通过完善的技术成为节能领域的先锋和支持者。2008年,全球企业无一例外面对“成本上涨”的挑战,对于依赖人力和技术的制造型企业尤为严重,如何减少人力的投入,降低废品率,压缩生产成本,成为必需纳入议事日程的重要“课题”。来自日本的FANUC机器人有限公司恰好能为

这些企业提供“答案”。FANUC作为全球领先的工业机器人制造商,引领着全球工业的自动化进程。FANUC极大地帮助

客户提高生产效率和生产质量、降低人力消耗,更通过完善的技术成为节能领域的先锋和支持者。公司不仅拥有计算机图形工作站和三维仿真软件等设备用于三维系统仿真,同时拥有电弧焊、喷涂和2D视觉系统实验设备用于应用实验和系统方案确认。目前,有2000名员工为FANUC机器

人研制提供服务,年销售额达32亿美元,每月销售台数达1800台。在机器人自动化生产工厂,1000多台机器人实现

无人化生产管理,负责FANUC的伺服系统、智能机械及机器人从零部件生产到最后的整机出厂检验这一全套自动化生产。每月产能突破2500台机器人,至2008年6月底,FANUC机器人全球生产总量突破20万台。FANUC在发展过程中,持续向包括汽车、饮料等多种工业领域的用户提供创新的机器人工程解决方案,开展从机器人系统的方案设计、系统仿真、设计、装配到安装调试的全方位服务。致力于为客户的发展提供更好的“成本解决方案”。作为工博会的长期支持者,FANUC带来的仍是引领科技的智能机器人,同时为客户展示“成本解决最佳答案”。视觉系统FANUC iR Vision 2DV视觉系统:该视觉系统由一个安装于手爪上的2D摄像头完成视觉数据采集。该视觉系统作为待加工工件准确抓取的定位方式,省去通常为满足机器人的准确抓取而必须采用的机械预定位夹具,具有很高的柔性,使得在加工中心上可以非常容易地实现多产品混合生产。FANUC iR Vision 3DL视觉系统:该视觉系统由一个安装于地面上的3D Laser Sensor完成视觉数据采集。该视觉系统解决了定位面有偏差的工件上料位置变化问题。由于待加工工件为毛坯件,机器人抓取工件后,上料的定位孔位置会发生变化,甚至工件上料时的平面度也有变化。该技术可以自动补偿位置变化,实现高精度上料。3D视觉定位技术:应用于机器人上料至机床。摄像头安装位置:固定在3DL视

觉支架上。该技术解决了定位面有偏差的工件上料位置变化问题。由于加工工件为毛坯件,机器人抓取工件后,上料的定位孔位置会发生变化,甚至工件上料时的平面度也有变化。对于此种情况,在没有3DL视觉系统的情况下,机器人是无法实现对工件的准确上料。原理:选一个毛坯件作为初始工件,通过3DL视觉软件对该工件在摄像头中的画面点位与机器人示教点位的关系进行标定,同时完成初始工件的特征标定。示教完成的上料程序为初始工件初始位置的上料位置,此时工件上料偏差值为零。当抓取其它毛坯件后,定位孔位置以及工件的平面度发生变化。通过3DL软件,机器人能够计算出位置变化量X、Y、Z、W、P、R。机器人把该偏差

值存入位置寄存器[PR]中。此时机器人可以通过把偏差值[PR]补偿到初始上料位置来实现工件的上料。iRVision 码垛视觉处理:码垛视觉处理通过拍摄到的物体影像的大小计算出该物体Z方向的高度,然后计算出偏移数据将之补偿到X,Y,R和Z方向。该功能实现了机器人只用一个摄像

机就能完成对码垛工件的抓取。iRVision 码垛视觉处理(通过寄存器读取Z方向补偿值):该功能通过计算视觉捕

捉到的2D位置偏移和指定寄存器的值来对机器人动作在X,Y,R和Z方向上进行补偿。指定的寄存器是用来存放工件

Z方向的高度信息,该高度可以是已知工件的高度或由位置传感器来测量。iRVision 码垛视觉处理(通过层数得到

Z方向补偿值):该功能通过整合视觉捕捉到的影像和相对于该影像大小的层数(工件高度)来计算出捕捉到的工件的位置。层数由相对尺寸和高度数据自动计算得到。因此,即使当捕捉到的尺寸有轻微误差,仍然可以计算出该工件的位置。无夹具定位工件的自动柔性搬运优点:速度快、柔性高、效能高、精度高、无污染等,是一种非常成熟的机械加工辅助手段。工作原理:就是利用高清晰摄像头(vision系统)实现对无定位工件的准确位置判断,在机器人收到信号后,机器人装上为工件定制的专用手爪去可靠的抓取工件,在与机床进行通讯得到上料请求后,最终完成机床的上下料,在各种机械加工行业中该系统应用广泛。应用优势:使生产流水线更加简单易于维护;大幅度降低工人的劳动强度;

效率和柔性都比较高。系统结构简单、安全文明、无污染,能在各种机械加工场合进行应用,满足了高效率、低能耗的生产要求。比较国内的机械加工,目前很多都是使用专机或人工进行机床上下料的方式,这在产品比较单一、产能不高的情况下是非常适合的,但是随着成本压力、技术换代、产能增加等多种要求的提出,使用专机或人工进行机床上下料就暴露出了很多的不足和弱点,一方面专机占地面积大,结构复杂、维修不便,不利于自动化流水线的生产;另一方面,它的柔性不够,难以适应日益加快的变化,不利于产品结构的调整;其次,使用人工会加大人力里成本、增加劳动强度,

效率低下,且可能造成产品质量的稳定性不够,不能满足大批量生产的需求。使用机器人自动柔性搬运系统就可以解决以上问题,该系统具有很高的效率和产品质量稳定性,柔性较高且可靠性高,结构简单更易于维护,可以满足不同种类产品的生产,对用户来说,可以很快进行产品结构的调整和扩大产能,并且可以大大降低产业工人的劳动强度。在这种趋势下,对机器人自动柔性搬运系统的需求会大量增加。-----------------------------------------------------------------------------

-ANUC机器人视觉系统:轻松降低成本,创造自动化时代2008-10-212008年,全球企业无一例外面对“成本上涨”的挑战,对于依赖人力和技术的制造型企业尤为严重,如何减少人力的投入,降低废品率,压缩生产成本,成为必需纳入议事日程的重要“课题”。FANUC公司恰好能为这些企业提供“答案”。FANUC作为全球领先的工业机器人制造商,引领全球工业的自动化进程。极大地帮助客户提高生产效率和生产质量、降低人力消耗,更通过完善的技术成为节能领域的先锋和支持者。面对这些问题,FANUC公司致力于研发视觉系统,更有效的应用于柔性自动化。为此公司专设计算机图形工作站和三维仿真软件等设备用于三维系统仿真,同时拥有电弧焊、喷涂和视觉系统实验设备用于应用实验和系统方案确认。目前,有2000名员工为FANUC机器人研制提供

服务,年销售额达32亿美元。在机器人自动化生产工厂,

1000多台机器人实现无人化生产管理,负责FANUC的伺服系统、智能机械及机器人从零部件生产到最后的整机出厂检验这一全套自动化生产。FANUC在发展过程中,持续向包括汽车、饮料等多种工业领域的用户提供创新的机器人工程解决方案,开展从机器人系统的方案设计、系统仿真、设计、装配到安装调试的全方位服务。致力于为客户的发展提供更好的“成本解决方案”。作为工博会的长期支持者,FANUC 带来的仍是引领科技的智能机器人,同时为客户展示“成本解决最佳答案”。*** FANUC视觉系统***FANUC iR Vision 2DV视觉系统:该视觉系统由一个安装于手爪上的2D摄像头完成视觉数据采集。该视觉系统作为待加工工件准确抓取的定位方式,省去通常为满足机器人的准确抓取而必须采用的机械预定位夹具,具有很高的柔性,使得在加工中心上可以非常容易地实现多产品混合生产。[附]3D视觉定位技术:应用于机器人上料至机床。

摄像头安装位置:固定在3DL视觉支架上。该技术解决了定位面有偏差的工件上料位置变化问题。由于加工工件为毛坯件,机器人抓取工件后,上料的定位孔位置会发生变化,甚至工件上料时的平面度也有变化。对于此种情况,在没有3DL视觉系统的情况下,机器人是无法实现对工件的准确上料。原理:选一个毛坯件作为初始工件,通过3DL视觉软件对该工件在摄像头中的画面点位与机器人示教点位的关

系进行标定,同时完成初始工件的特征标定。示教完成的上料程序为初始工件初始位置的上料位置,此时工件上料偏差值为零。当抓取其它毛坯件后,定位孔位置以及工件的平面度发生变化。通过3DL软件,机器人能够计算出位置变化量X、Y、Z、W、P、R。机器人把该偏差值存入位置寄存器PR[]中。此时机器人可以通过把偏差值PR[]补偿到初始上料位置来实现工件的上料。尺寸有轻微误差,仍然可以计算出该工件的位置。FANUC iR Vision 3DL视觉系统:该视觉系统由一个安装于地面上的3D Laser Sensor完成视觉数据采集。该视觉系统解决了定位面有偏差的工件上料位置变化问题。由于待加工工件为毛坯件,机器人抓取工件后,上料的定位孔位置会发生变化,甚至工件上料时的平面度也有变化。该技术可以自动补偿位置变化,实现高精度上料。FANUC iR Vision 2.5DL视觉系统:iRVision 码垛视觉处理:

码垛视觉处理通过拍摄到的物体影像的大小计算出该物体Z 方向的高度,然后计算出偏移数据将之补偿到X,Y,R和Z 方向。该功能实现了机器人只用一个摄像机就能完成对码垛工件的抓取。iRVision 码垛视觉处理(通过寄存器读取Z 方向补偿值)

该功能通过计算视觉捕捉到的2D位置偏移和指定寄存器的值来对机器人动作在X,Y,R和Z方向上进行补偿。指定

的寄存器是用来存放工件Z方向的高度信息,该高度可以是已知工件的高度或由位置传感器来测量。iRVision 码垛视

觉处理(通过层数得到Z方向补偿值)该功能通过整合视

觉捕捉到的影像和相对于该影像大小的层数(工件高度)来计算出捕捉到的工件的位置。层数由相对尺寸和高度数据自动计算得到。因此,即使当捕捉到的尺寸有轻微误差,仍然可以计算出该工件的位置。另外,针对金属加工行业,FANUC 推出无夹具定位工件的自动柔性搬运系统:优点:速度快、柔性高、效能高、精度高、无污染等,是一种非常成熟的机械加工辅助手段。工作原理:就是利用高清晰摄像头(vision 系统)实现对无定位工件的准确位置判断,在机器人收到信号后,机器人装上为工件定制的专用手爪去可靠的抓取工件,在与机床进行通讯得到上料请求后,最终完成机床的上下料。在各种机械加工行业中该系统应用广泛。应用优势:使生

产流水线更加简单易于维护;大幅度降低工人的劳动强度;效率和柔性都比较高。系统结构简单、安全文明、无污染,能在各种机械加工场合进行应用,满足了高效率、低能耗的生产要求。比较国内的机械加工,目前很多都是使用专机

或人工进行机床上下料的方式,这在产品比较单一、产能不高的情况下是非常适合的,但是随着成本压力、技术换代、产能增加等多种要求的提出,使用专机或人工进行机床上下料就暴露出了很多的不足和弱点,一方面专机占地面积大,

结构复杂、维修不便,不利于自动化流水线的生产;另一方面,它的柔性不够,难以适应日益加快的变化,不利于产品结构的调整;其次,使用人工会加大人力里成本、增加劳动强度,效率低下,且可能造成产品质量的稳定性不够,不能满足大批量生产的需求。使用机器人自动柔性搬运系统就

可以解决以上问题,该系统具有很高的效率和产品质量稳定性,柔性较高且可靠性高,结构简单更易于维护,可以满足不同种类产品的生产,对用户来说,可以很快进行产品结构的调整和扩大产能,并且可以大大降低产业工人的劳动强度。在这种趋势下,对机器人自动柔性搬运系统的需求会大量增加。

机器人视觉系统介绍

机器人视觉(Robot Vision)简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解,人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征(方向和速度)等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话,则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换,也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面,包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统,说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,并根据结果,产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等;图像处理设备包括相应的软件和硬件系统;输出设备是与制造过程相连的有关系统,包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机,进行分析和产品控制,若发现不合格品,则报警器告警,并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源,也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据,它主要由三部分组成: *照明 *图像聚焦形成 *图像确定和形成摄像机输出信号

机器人视觉系统

机器人视觉系统 ——人脸识别技术 优势 1 不被察觉,不会引起人的反感。 2 非接触性,不需要和设备接触即可识别 3 自然性 4 准确,可靠,灵活。 原理 在检测到人脸并定位面部关键特征点之后,主要的人脸区域就可以被裁剪出来,经过预处理之后,馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取,并与库存的已知人脸进行比对,完成最终的分类。 主要过程 一般分三步: (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。(智械科技) (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化,具有强大的可靠性,从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程,利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 实现方法 基于OpenCv人脸识别设计方案 1 系统组成 以OpenCV 图像处理库为基础,利用库中提供的相关功能函数进行各种处理:通过相机对图像数据进行采集,人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模

式匹配,检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别,而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。

基于图像的视觉伺服系统

基于图像的机器人视觉伺服系统研究 班级:自121 姓名:成佳宇 学号:3120413006

基于图像的机器人视觉伺服系统 摘要本文采用基于图像的眼在手(eye in hand)视觉伺服结构,通过计算图像雅克比矩阵实现机械手的定位任务。本文采用应用最广泛的机器人工具箱(Robotics Toolbox for Matlab),在该工具箱的基础上,运用Sub-system实现Matlab和Simulink的有机结合,建立基于图像反馈的六自由度PUMA560机器人视觉伺服系统Simulink模型,仿真验证该模型的有效性。 关键字:puma560机器人;视觉伺服;图像的雅可比矩阵Abstract:In this paper,we use Image-based visual servoing control system, via image jacobin matrix function the positioning of the manipulator by calculation task. on the basis of Robotics Toolbox for Matlab, and using Sub - system to realize the organic combination of Matlab and Simulink, based on the image feedback Simulink model of six degrees of freedom PUMA560 robot visual servoing system, the simulation verify the validity of the model. Keyword:PUMA560robot;IBVS;Image jacobin 引言: 机器人视觉伺服己成为机器人领域重要的研究内容之一,但是机器人视觉伺服系统是一个十分复杂的非线性系统。视觉是一种复杂的感官,视觉信息中包含有大量的数据,要从 中提取特征信息,需要复杂的算法及耗费大量的运算时间,

机器人视觉伺服系统综述

机器人视觉伺服系统综述 摘要:对机器人视觉伺服系统进行阐述,介绍了机器人视觉伺服系统的概念、发展历程以及研究背景;并从不同的角度对机器人视觉伺服系统进行了分类。最后介绍了该领域的研究现状、所取得的成就,以及今后的发展趋势。 关键词:机器人;视觉伺服;综述 Survey of robot visual servoing system Abstract:: In this paper,the survey of robot visual servoing system are introduced.The paper reviews the concept and history background of robot visual servoing system.This article also classify the robot visual servo system from different aspects. Finally, it introduce the research status quo, achievements and future trends in the field. Key words:robot, visual servoing, summary 1.引言 随着先进科学技术的不断发展,机器人已经在生产和生活中起到了越来越重要的作用,因次人们不断对机器人技术提出更高的要求。为了使机器人能够完成更加复杂的工作,适应更加复杂的环境,机器人不仅需要更加完善的控制统,还需要能够更多的感知环境的变化。而影响其发展的一个重要原因就是机器人缺少像人一样的感知能力,在人们为机器人添加各种外部传感器的过程中,机器人视觉以其信息大、信息完整成为最重要的机器人感知功能[1]。 机器人的视觉伺服系统是机器人的视觉和机器人控制的相结合的复杂系统。其内容包括了图像的采集与处理、运动学和动力学、自动控制理论及其系统数据实时分析等领域于一体的新兴交叉学科。随着摄像技术和计算机技术的发展,以及相关理论的日益完善和实践的不断检验,视觉伺服已具备了在实际中应用的条件;而随着机器人应用领域的不断扩展,重要性也不断提高,与其相关技术问题已经成为了当前的研究热点[2]。所以实现机器人视觉伺服控制有相当的难度,是机器人研究领域中具有挑战性的课题。 2.机器人视觉伺服系统 2.1机器人视觉伺服系统的定义

机器人视觉系统(Robot Vision)简介

机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体:大中小】时间:2014-08-28 11:00:06 点击次数:23次 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解,人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征(方向和速度)等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话,则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换,也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面,包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统,说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,并根据结果,产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等;图像处理设备包括相应的软件和硬件系统;输出设备是与制造过程相连的有关系统,包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机,进行分析和产品控制,若发现不合格品,则报警器告警,并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源,也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据,它主要由三部分组成: *照明 *图像聚焦形成 *图像确定和形成摄像机输出信号

FANUC机器人基本操作指导

FANUC 机器人基本操作指导
1.概论----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1
1)机器人的构成------------------------------------------------------------------------------------------- 1 2)机器人的用途------------------------------------------------------------------------------------------- 1 3)FANUC 机器人的型号-------------------------------------------------------------------------------- 1 2.FANUC 机器人的构成--------------------------------------------------------------------------------- 1
1)FANUC 机器人软件系统------------------------------------------------------------------------------- 1 2)FANUC 机器人硬件系统------------------------------------------------------------------------------- 2
(1). 机器人系统构成------------------------------------------------------------------------------ 2 (2). 机器人控制器硬件--------------------------------------------------------------------------- 2 3.示教盒 TP------------------------------------------------------------------------------------------------- 2 1)TP 的作用------------------------------------------------------------------------------------------------- 2 2)认识 TP 上的键------------------------------------------------------------------------------------------- 3 3)TP 上的开关---------------------------------------------------------------------------------------------- 4 4)TP 上的显示屏------------------------------------------------------------------------------------------- 5
安全操作规程
5
编程
6
1.通电和关电------------------------------------------------------------------------------------------------ 7
1)通电-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7
2)关电-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7
2.手动示教机器人----------------------------------------------------------------------------------------- 7
1)示教模式-------------------------------------------------------------------------------------------------- 7
2)设置示教速度-------------------------------------------------------------------------------------------- 8 3)示教-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 8
3.手动执行程序--------------------------------------------------------------------------------------------- 8
4.自动运行---------------------------------------------------------------------------------------------------- 9

工业机器人用电机驱动系统

工业机器人用电机驱动系统 机器人电动伺服驱动系统是利用各种电动机产生的力矩和力,直接或间接地驱动机器人本体以获得机器人的各种运动的执行机构。 对工业机器人关节驱动的电动机,要求有最大功率质量比和扭矩惯量比、高起动转矩、低惯量和较宽广且平滑的调速范围。特别是像机器人末端执行器(手爪)应采用体积、质量尽可能小的电动机,尤其是要求快速响应时,伺服电动机必须具有较高的可靠性和稳定性,并且具有较大的短时过载能力。这是伺服电动机在工业机器人中应用的先决条件。 一、机器人对关节驱动电机的主要要求规纳如下 1.快速性 电动机从获得指令信号到完成指令所要求的工作状态的时间应短。响应指令信号的时间愈短,电伺服系统的灵敏性愈高,快速响应性能愈好,一般是以伺服电动机的机电时间常数的大小来说明伺服电动机快速响应的性能。 2.起动转矩惯量比大 在驱动负载的情况下,要求机器人的伺服电动机的起动转矩大,转动惯量小。 3.控制特性的连续性和直线性,随着控制信号的变化,电动机的转速能连续变化,有时还需转速与控制信号成正比或近似成正比。 4.调速范围宽。 能使用于1:1000~10000的调速范围。 5.体积小、质量小、轴向尺寸短。 6.能经受得起苛刻的运行条件,可进行十分频繁的正反向和加减速运行,并能在短时间内承受过载。 目前,由于高起动转矩、大转矩、低惯量的交、直流伺服电动机在工业机器人中得到广泛应用,一般负载1000N(相当100kgf)以下的工业机器人大多采用电伺服驱动系统。所采用的关节驱动电动机主要是AC伺服电动机,步进电动机和DC伺服电动机。其中,交流伺服电动机、直流伺服电动机、直接驱动电动机(DD)均采用位置闭环控制,一般应用于高精度、高速度的机器人驱动系统中。步进电动机驱动系统多适用于对精度、速度要求不高的小型简易机器人开环系统中。交流伺服电动机由于采用电子换向,无换向火花,在易燃易爆环境中得到了广泛的使用。机器人关节驱动电动机的功率范围一般为0.1~10kW。工业机器人驱动系统中所采用的电动机。

FANUC机器人机器人视觉成像应用(2D)

发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 第一部分:视觉设定 (2) 第二部分:视觉偏差角度的读取与应用 (8) 应用范围:摄像头不安装在机器人上。

第一部分:视觉设定 发那科机器人视觉成像(2D-单点成像),为简化操作流程,方便调试,请遵循以下步骤:1、建立一个新程序,假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为: UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序,是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜,打开视频设定网页(图一)。 3、放置工件到抓取工位上,通过电脑看,工件尽量在摄像头成像区域中心,且工件应该全 部落在成像区域内。 4、调整机器人位置,使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置,假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置,当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉,假设此点为P2。得到的P1和P2点,就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针,示教坐标TOOL坐标系(不要使用在程序A1中使用的坐标系号,假设实际 使用的是TOOL3坐标系);TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针,把示教视觉用的点阵板放到工件上,通过电脑观察,示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。 示教USER坐标系(不要使用在程序A1中使用的坐标系号,假设实际使用的是USER3坐标系)。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一:设定照相机(只需要更改),也就是曝光

机器人视觉伺服技术发展概况综述

机器人视觉伺服技术发展概况综述 目前,在全世界的制造业中,工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作,机器人不但要有更好的控制系统,还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合,是一个非线性、强耦合的复杂系统,其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高,以及有关理论的日益完善,视觉伺服已具备实际应用的技术条件,相关的技术问题也成为当前研究的热点。 本文对机器人视觉伺服技术进行了综述,介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类,重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括,并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。 机器人视觉伺服系统 视觉伺服的定义: 人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的,千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器,这种智能机器首先具有人眼的功能,可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理,因而能够轻易的处理许多视觉问题,可是视觉认知作为一个过程,人类却知道的很少,从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现,具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来,逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉,美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是: “机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

视觉伺服控制算法优化综述

视觉伺服控制算法优化综述 摘要:系统论述了视觉伺服控制的应用现状。重点介绍了针对不同的实际情况,提出优化的基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统的控制算法。优化后的算法效率高,具有很强的有效性和可行性。优化后的控制系统功能更强,更精确有效。 关键词:视觉伺服;优化;算法 Survey of Visual Servoing control algorithm Abstract:The application status of the visual servo control are reviewed . For different realities , we put fortward an improved position-based visual servo systems and image -based visual servo control algorithm of the system. High efficiency of the improved algorithm has strong effectiveness and feasibility. The improved control system functions stronger, and become more precise and effective. Keywords:Visual Servoing;improve;Algorithm

1 引言 随着科技的快速发展,在现代工业自动化生产过程中,机器视觉正成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键技术,如机械零件的自动检测、智能机器人控制及生产线的自动监控等。 基于视觉的伺服策略是采用相机所观察的特征来控制机器人移动的一种灵活有效的方法。视觉伺服主要分为3种:基于位置的视觉伺服(PBVS)、基于图像的视觉伺服(IBVS)和混合控制视觉伺服。早期的研究主要是基于位置的视觉伺服研究,近年来主要是基于图像的视觉伺服研究。 PBVS的反馈偏差在3D笛卡尔空间进行计算,IBVS的反馈偏差在2D图像平面空间进行计算。PBVS 的控制方式直接在笛卡尔空间下进行位姿估计和运动控制,具有很好的直观性和简单有效性。IBVS的控制方式其期望给定值直接以图像特征信息表示,所以不需要将特征信息投影逆变换到工作空间的过程,因此基于图像的控制方式对标定误差和空间模型误差不敏感,具有更高地定位精度,为多数的视觉伺服系统所采用。 2 视觉伺服控制算法 在进行任何一个基于伺服控制的控制系统的分析、综合或设计时,首先应建立该系统的数学模型,确定其控制算法。它反映了系统输入、内部状态和输出之间的数量和逻辑关系,这些关系式为计算机进行运算处理提供了依据。控制算法的正确与否直接影响控制系统的品质,甚至决定整个系统的成败。 2.1 基于位置的视觉伺服算法的优化 对于不同的功能要求,采用传统的基于位置的视觉伺服控制算法,常常造成稳定性不够、精度不够、准确性不足等问题,我们需要对算法进行优化处理,来满足要求。 例如,针对家庭环境中服务机器人物品的抓取问题,提出一种改进的基于位置的视觉伺服抓取算法。该算法主要包括4个部分: 1.基于Naomark 标签的物体识别,根据Naomark的ID确定抓取方式,并利用世界单应分解算法对目标物位姿进行估计。 通过在具有不同形状和特征的各类物品上布置Naomark 标签的方式,可以实现被操作物的快速识别与定位,从而解决家庭环境中物品种类多、操作方式复杂带来的困难。 利用Hough 变换和边缘检测可以得到Naomark 的各特征点。 2.对NAO机器人的五自由度手臂进行运动学建模,计算出运动学正解和逆解。

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构 1 前言 对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一,其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。通常所说的机器视觉是指:自动获取并分析图像,以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。而视觉伺服则不同于机器视觉,它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析,以实现对机器人的某项控制为目的。正是由于系统以实现某种控制为目的,所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。 视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环,在视觉反馈环中抽取某种图像特征。图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等,比如,它可以是点在图像平面的坐标位置,或投影面的形心及其惯量的高次幂。 2 视觉伺服系统的分类 视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题: 1)是否采用分层控制结构?即机器人是否需要闭环关节控制器?进一步说,就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量,还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。 2)误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示,还是以图像特征? 按控制策略2)区分,视觉伺服系统分为两类:基于位置的控制系统(position-based control,又称3D视觉伺服,3Dvisualservoing),基于图像的控制系统(image-base control,或称2D视觉伺服,2Dvisualservoing)。由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点,于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点,设计出2-1/2D视觉伺服系统。 按控制策略1)区分,视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂,由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量,反馈至机器人关节控制器;后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。 3 视觉伺服系统的控制结构 3.1 基于位置的视觉伺服控制结构

第二讲机器人的伺服电机

机器人的伺服电机 机器人的伺服电机是用来将机器人大脑发出的运动指令转换为运动动作的部件,相当于人的肌肉的作用。本讲教你如何连接、调整以及测试机器人伺服电机。为此,你需要理解和掌握控制伺服电机方向、速度和运行时间的相关PBASIC 指令及其编程技术。由于精确地控制伺服电机是决定机器人性能的关键,所以,在把伺服电机安装到机器人底盘之前先熟悉这些内容是非常重要而且必需的。 连续旋转伺服电机简介 机器人伺服电机有很多种,本讲要介绍的主要是能够使你的轮式机器人两个轮子不停旋转的连续旋转伺服电机,如图2-1所示。图中指出了该伺服电机的外部配件,这些配件将在本讲或后续章节中用到。 任务1:将伺服电机连接到教学板 在本任务中首先将伺服电机连接到电源和BASIC Stamp模块的I/O口,然后搭建一个LED 电路来监视BASIC Stamp模块发送到伺服电机的运动控制信号。 连接伺服电机所需的零部件 ●帕拉斯公司生产的连续旋转伺服电机2个; ●搭建LED电路所需的零配件(LED和470欧姆电阻)2套 连接伺服电机到 教学底板 把三位开关拨至0位切断教学底板的电源(图2?2)。 图2-3显示的是教学板上伺服电机接线端子。你可以用板上的跳线 来选择伺服电机的供电电源是来自机器人套件中的电池盒Vin还是来 自外接直流电源Vdd。要移动跳线帽,你必须向上把跳线帽从原来短 接的2个脚上拔下来,然后把跳线帽压进你想短接的2个脚上去。 如果使用6V电池组,将两个伺服电机接线端子之间的跳线帽接Vin,参照图2-3(左图)所示。 如果使用7.5 V、1000 mA的直流电源,将跳线帽接Vdd,参照图2-3(右图)所示。

FANUC机器人机器人视觉成像应用D

F A N U C机器人机器人视 觉成像应用D This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.

发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 应用范围:摄像头不安装在机器人上。 第一部分:视觉设定 发那科机器人视觉成像(2D-单点成像),为简化操作流程,方便调试,请遵循以下步骤: 1、建立一个新程序,假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为: UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序,是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜,打开视频设定网页(图一)。 3、放置工件到抓取工位上,通过电脑看,工件尽量在摄像头成像区域中心,且工件应该 全部落在成像区域内。 4、调整机器人位置,使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置,假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置,当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉,假设此点为P2。得到的P1和P2点,就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针,示教坐标TOOL坐标系(不要使用在程序A1中使用的坐标系号,假设实 际使用的是TOOL3坐标系);TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针,把示教视觉用的点阵板放到工件上,通过电脑观察,示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。示教USER坐标系(不要使用在程序A1中使用的坐标系号,假设实际使用的是USER3坐标系)。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一:设定照相机(只需要更改),也就是曝 光时间,保证:当光标划过工件特征区域的最亮点时, 中g=200左右。其他不要更改。 图二:标定示教点阵板。此时,只需要更改如下内容: 图三:标定示教点阵板需要做的设定 图四: 标定示教点阵板时,观察数据误差范围 设定完以上内容后,方可以移走示教用的点阵板。之前任何时候移动此示教板,都会造成错误!! 图五(与图六为同一个页面,一个图上截屏不完整。此页只需要更改曝光时间。)图六(与图5是同一个页面)除了设定曝光时间外,什么都不要动。 图七:此图完成后,才可以做图6的set .ref.pos 在完成以上操作后,按照如下步骤示教机器人

FANUC机器人设置快速校准参考位作业指导书

FANUC机器人设置快速校准参考位作业指导书 2012-12-24 修改记录 0、备份机器人程序。 1、创建一个T_ZERO_REF轨迹

2、增加一个轨迹点 3、选择POSITION,查看点,选择repre->joint 4、修改6个轴坐标值均为0(对于6个轴不能同时回到零位,请选择J1为90deg(或者-90deg))

5、手动运行T_ZERO轨迹,机器人手动到参考位置 6、选择system variables->master_enb,修改值为1 7、选择system->master/cal

8、光标移动到5,选择yes,确认当前位置为快速校准参考位置 选择DONE,完成设置快速参考点工作 9、备份机器人程序。并拍下此时机器人姿态图。 10、进入系统参数system->DMR_GRP[1]查看并记录值

CALIBRATION QUICK MASTER $REF-POS $MASTER-COUN [1] [1] = ? $REF-COUNT [1] [1] =? [1] =? $MASTER-COUN [2] [2] = ? $REF-COUNT [2] [2] = ? [2] =? $MASTER-COUN [3] [3] =? $REF-COUNT [3] [3] =? [3] =? $MASTER-COUN [4] [4] =? $REF-COUNT [4] [4] = ? [4] = ? $MASTER-COUN [5] [5] =? $REF-COUNT [5] [5] =? [5] = ? $MASTER-COUN [6] [6] =? $REF-COUNT [6] [6] =? [6] = ? 附:机器人零位位置参考 1轴零位 2轴零位

机器人视觉系统的组成及工作原理

机器人视觉系统的组成及工作原理 【摘要】随着大规模集成电路技术的发展,视觉系统逐渐走向实用化。由于微型计算机的飞速发展,使用的视觉系统已经进入领域,其中机器人视觉系统是机器视觉应用的一个重要领域。本文叙述机器人视觉系统的各部分组成,及各部分组成的工作原理。 【关键词】CCD;视频数字;信号处理器 1.机器人视觉系统的硬件系统 1.1机器人视觉系统的硬件由下述几个部分组成 (1)景物和距离传感器常用的摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等。 (2)视频信号数字化设备其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号。 (3)视频信号快速处理器,视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备:如DSP系统。 (4)计算机及其外设根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。 (5)机器人或机械手及其控制器。 1.2机器人视觉的软件系统有以下几个部分组成 (1)计算机系统软件选用不同类型的计算机,就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。 (2)机器人视觉信息处理算法图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。 (3)机器人控制软件。 https://www.360docs.net/doc/4415459430.html,D原理 视觉信息通过视觉传感器转换成电信号,在空间采样和幅值化后,这些信号就形成了一幅数字图像。机器人视觉使用的主要部分是电视摄像机,它由摄像管或固态成像传感器及相应的电子线路组成。这里我们只介绍光导摄像管的工作原理,因为它是普遍使用的并有代表性的一种摄像管。固态成像传感器的关键部分有两种类型:一种是电荷耦合器件(CCD);另一种是电荷注入器件(CID)。与具有摄像管的摄像机相比,固态成像器件重量轻、体积小、寿命小、功耗低。不过,某些摄像管的分辨率仍比固态摄像机高。光导摄像管外面是一圆柱形玻璃外壳2,内部有位于一端的电子枪7以及位于另一端的屏幕1和靶。加在线圈6、9上的电压将电子束聚焦并使其偏转。偏转电路驱使电子束对靶的内表面扫描以便“读取”图像。玻璃屏幕的内表面镀有一层透明的金属薄膜,它构成一个电极,视频信号可从此电极上获得。一层很薄的光敏“靶”附着的金属膜上,它是一层由一些极小的球状体组成,球状的电阻反比于光的强度。在光敏靶的后面有一个带正电荷的细金属网,它使电子枪发射出的电子减速,以接近于0的速度达到靶面。在正常工作时,将正电压加在屏幕的金属镀膜上。在无光照时,光敏材料呈现绝缘体特性,电子束在靶的内表面上形成一个电子层以平衡金属膜上的正电荷。当电子束扫描靶内表面时,光敏层就成了一个电容器,其内表面具有负电荷,而另一面具有正电荷。光投射到靶层,它的电阻降低,使得电子向正电荷方向流动并与之中和。由于流动的电子电荷的数量正比于投射到靶的某个局部区域上的光的强度,因此其效果是在靶表面上形成一幅图像,该图像与摄像管屏幕上的图像亮

机器人视觉伺服控制外文文献翻译、中英文翻译

附录1:外文翻译 摘要 本文介绍了机器人视觉伺服控制的入门教程,由于该课题涉及许多学科,我们的目标仅限于提供一个基本的概念框架工作。首先,我们从机器人学和计算机视觉的前提条件,包括坐标变换,速度表示,以及图像形成过程的几何方面的描述进行简要回顾。然后,我们提出了视觉伺服控制系统的分类。然后详细讨论了基于位置和基于图像的系统的两大类。由于任何视觉伺服系统必须能够跟踪图像序列中的图像特征,所以我们还包括基于特征和基于相关性的跟踪方法的概述。我们结束了教程与一些服务的当前方向的研究领域的视觉伺服控制 当今绝大多数增长的机器人人口都在工厂里工作,在那里工厂可以制造出适合机器人的环境。在工作环境和物体放置不能精确控制的应用中,机器人的影响要小得多。这种局限性很大程度上是由于现代商业机器人系统固有的感觉能力不足。人们早已认识到,传感器集成是提高机器人的通用性和应用领域的基础,但迄今为止,这还没有证明在制造业中大量的机器人应用是有效的。 机器人在日常生活中的“前沿”为这项研究提供了新的动力。与制造业的应用不同,重新设计“我们的世界”并不适合于机器人。视觉是一种有用的机器人传感器,因为它模仿人类的视觉,并允许对环境进行非接触测量。自从Shirai 和伊努埃(1)的早 ,期工作(谁描述了如何使用视觉反馈回路来校正机器人的位置以提高任务精度)大量的EORT 一直致力于机器人的视觉控制。机器人控制器完全集成的视觉系统现在可以从多个供应商获得。通常,视觉感知和操作以开环的方式组合,“看”然后“移动”。所得到的操作的精度直接取决于视觉传感器和机器人末端Ecter 的精度。增加这些子系统的精度的一个替代方法是使用视觉反馈控制回路,这将增加系统的整体精度,这是大多数应用中的一个主要问题。极端地,机器视觉可以为机器人端部控制器提供闭环位置控制。这被称为视觉伺服。这个词似乎已经被RHT 和Park(2)在1979 中介绍了,以区别他们的方法与先前的“块世界”实验,其中系统在拍照和移动之间交替。在引入这个术语之前,一般使用较少的视觉术语视觉反馈。为了这篇文章的目的,视觉伺服中的任务是使用视觉信息来控制机器人的末端ECT 相对于目标对象或一组目标特征的姿态。该任务也可用于移动机器人,其中,它成为控制车辆的姿态相对于一些地标。 视觉伺服是融合许多领域的结果,包括高速图像处理、运动学、动力学、控制理论和实时计算。它与主动视觉和运动结构的研究有很多共同点,但与在分层任务级机器人控制系统中经常使用的视觉非常不同。许多控制和视觉问题类似于那些正在建造“机器人头”的主动视觉研究者所反对的。然而,视觉伺服中的任务是控制机器人利用视觉来操纵环境,而不是仅仅观察环境。 本课程的教程介绍。我们的目标是帮助其他人通过提供一致的术语和术语来

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构 1 前言 对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一,其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。通常所说的机器视觉是指:自动获取并分析图像,以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。而视觉伺服则不同于机器视觉,它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析,以实现对机器人的某项控制为目的。正是由于系统以实现某种控制为目的,所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。 视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环,在视觉反馈环中抽取某种图像特征。图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等,比如,它可以是点在图像平面的坐标位置,或投影面的形心及其惯量的高次幂。 2 视觉伺服系统的分类 视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题: 1)是否采用分层控制结构?即机器人是否需要闭环关节控制器?进一步说,就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量,还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。 2)误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示,还是以图像特征? 按控制策略2)区分,视觉伺服系统分为两类:基于位置的控制系统 (position —based control,又称3D视觉伺服,3Dvisualservoing ),基于图像的控制系统(image—base control ,或称2D视觉伺服,2Dvisualservoing )。由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点,于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点,设计出2-1/2D 视觉伺服系统。 按控制策略1)区分,视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂,由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量,反馈至机器人关节控制器;后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。 3 视觉伺服系统的控制结构 3.1 基于位置的视觉伺服控制结构 在基于位置的控制系统中,输入量以三维笛卡尔坐标表示(又称3D伺服控制),多数基于位置的视觉伺服系统采用一具有5?6个自由度的机械臂作为摄像机的运动载体。系统的视觉反馈环首先从图像中提取图像特征,然后利用图像特

机器视觉综述

1 机器视觉概念 简单来讲,机器视觉可以理解为给机器加装上视觉装置,或者是加装有视觉装置的机器。给机器加装视觉装置的目的,是为了使机器具有类似于人类的视觉功能,从而提高机器的自动化和智能化程度。机器视觉是使用光学器件进行非接触感知,自动获取和解释一个真实场景的图像,以获取信息和(/或)控制机器或过程。 2机器视觉系统包括:光路系统、面阵摄像机(CCD)、量化存贮单元、模板库、专用高速处理单元、监视单元等大模块。其中光路系统由程控光源、变焦伺服机构、自动光圈、光学镜片组等组成。 3主要技术 包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术。 4光源选择 做机器视觉,一定会涉及到光源,它在机器视觉中有重要的作用,直接影响到图像的质量,进而影响到系统的性能。所以我们说光源起到的作用:就是获得对比鲜明的图像。图像的质量好坏,也就是看图像边缘是否锐利,具体来说1、将感兴趣部分和其他部分的灰度值差异加大2、尽量消隐不感兴趣部分3、提高信噪比,利于图像处理4、减少因材质、照射角度对成像的影响常用的有LED光源、卤素灯(光纤光源)、高频荧光灯。先简单介绍一下后面两种。卤素灯也叫光纤光源,因为光线是通过光纤传输的,适合小范围的高亮度照明。它真正发光的是卤素灯炮,功率很大,可达100多瓦。高亮度卤素灯炮,通过光学反射和一个专门的透镜系统,进一步聚焦提高光源亮度。卤素灯还有一个名字叫冷光源,因为通过光纤传输之后,出光的这一头是不热的。适合对环境温度比较敏感的场合,比如二次元量测仪的照明。但它的缺点就是卤素灯炮寿命只有2000小时左右。高频荧光灯,发光原理和日光灯类似,只是灯管是工业级产品,并且采用高频电源,也就是光源闪烁的频率远高于相机采集图象的频率,消除图像的闪烁。适合大面积照明,亮度高,且成本较低。但需要隔一定时间换灯管一定要进口的才过关,国内的高频做的不行,老有闪烁,国外最快可做到60KHz。 5.图像传感器的原理 成像物镜将外界照明光照射下的(或自身发光的)景物成像在物镜的像面上(焦平面),并形成二维空间的光强分布(光学图像)。能够将二维光强分布的光学图像转变成一维时序电信号的传感器称为图像传感器。图像传感器输出的一维时序信号经过放大和同步控制处理后,送给图像显示器,可以还原并显示二维光学图像。当然,图像传感器与图像显示器之间

相关文档
最新文档