机器人视觉 课件9-Robot Vison-2-Transformation

机器人视觉 课件9-Robot Vison-2-Transformation
机器人视觉 课件9-Robot Vison-2-Transformation

Robot Vision -Transformation 9

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Discrete Transform

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Image transform

Here, the image data are mapped from the spatial domain

to the frequency domain, also viewed as the fact that a

transform maps image data into a different mathematical

space via a transformation equation; where all the pixels in

the input (spatial domain) contribute to each value in the

output (frequency domain).

Introduction to the Fourier Transform

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The One-Dimensional Fourier Transform and its Inverse

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2012/9/11Filtering in the frequency domain

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2012/9/11Discrete Fourier Tranform

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2012/9/11Fourier spectrum

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2012/9/11“ f ( x , y ) –128” modifies [ 0 , 255 ] to [ -128 ,

127 ] in order to reduce the maximum bit number

needed to represent the DC (i.e. , c ( 0 , 0 ) ) term .

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Matlab-dct2, idct2

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Wavelet fun.

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Available Filter

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Wavelet Families Wavelets

Daubechies'db1' or 'haar', 'db2', ... ,'db10', ... , 'db45'

'coif1', ... , 'coif5'

'sym2', ... , 'sym8', ... ,'sym45'

Discrete Meyer'dmey'

Biorthogonal'bior1.1', 'bior1.3', 'bior1.5'

'bior2.2', 'bior2.4', 'bior2.6', 'bior2.8'

'bior3.1', 'bior3.3', 'bior3.5', 'bior3.7'

'bior3.9', 'bior4.4', 'bior5.5', 'bior6.8'

Reverse Biorthogonal'rbio1.1', 'rbio1.3', 'rbio1.5'

'rbio2.2', 'rbio2.4', 'rbio2.6', 'rbio2.8'

'rbio3.1', 'rbio3.3', 'rbio3.5', 'rbio3.7'

'rbio3.9', 'rbio4.4', 'rbio5.5', 'rbio6.8'

2012/9/11Understanding Images inside MATLAB

2012/9/11 The basic data structure in MATLAB is the rectangular matrix, an

ordered set of real or complex elements. This object is naturally

suited to the representation of images, which are real-valued,

ordered sets of color or intensity data. (This toolbox does not

support complex-valued images.)

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Outside MATLAB, indexed images with n colors often contain values from 0 to n–1. These values are indices into a colormap with 0 as its first index. Since MATLAB matrices start with index 1, you must increment each value in the image, or shift up the image, to create an image that you can manipulate with toolbox functions.

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Reconstruction (Synthesis)Multilevel DWT

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corresponding bookkeeping matrix S can be represented as follows.

Example

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Subband structure for image

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习题

读入peppers.png , 使用matlab 指令wavedec2, upcoef2,dct2,idct2进行DWT(2 levels)与DCT 的变换.

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《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成?机器视觉系统应用的核心目标是什么?主要的分 成几部分实现? 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么?有那些方法可以得到图像? 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义? 数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的操作;量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义?请阐述图像反色算法原理? 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值,从而改善画质,使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言,颜色是什么?一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩 色,有多少种颜色? 对人类而言,在人类的可见光范围内,人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示:使用三个8位无符号整数(0 到255)表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色,光照在物体上,物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上,人类看到绿色是因为? 该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光,所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义? 动态范围最早是信号系统的概念,一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中,多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中,一个放大器的动态范围可以表示为: D = lg(Power_max / Power_min)×20; 对于一个底片扫描仪,动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度(Dmax)和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg(Io/I)。那么假设有一张胶片,扫描仪向其投射了1000单位的光,最后在共有96%的光通过胶片的明亮(银盐较薄)部分,而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为: Dmin=lg(1000/960)= 0.02; 后者的密度为: Dmax=lg(1000/40)= 1.40 那么我们说动态范围为:D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

一种智能机器人系统设计和实现.

一种智能机器人系统设计和实现 我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人,它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的"活物".其实,这个自控"活物"的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器,如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外,它还有效应器,作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉,或称自整步电动机,它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。我们称这种机器人为自控机器人,以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果,控制论主张这样的事实:生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的,机器人是一种系统的功能描述,这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到,现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了 嵌入式是一种专用的计算机系统,作为装置或设备的一部分。通常,嵌入式系统是一个控制程序存储在ROM中的嵌入式处理器控制板。事实上,所有带有数字接口的设备,如手表、微波炉、录像机、汽车等,都使用嵌入式系统,有些嵌入式系统还包含操作系统,但大多数嵌入式系统都是是由单个程序实现整个控制逻辑。嵌入式技术近年来得到了飞速的发展,但是嵌入式产业涉及的领域非常广泛,彼此之间的特点也相当明显。例如很多行业:手机、PDA、车载导航、工控、军工、多媒体终端、网关、数字电视…… 1 智能机器人系统机械平台的搭建 智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构,以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制,这种控制不仅要包括有位置控制,而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键,也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程,而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。 机器人前部为一四杆机构,使前轮能够在一定范围内调节其高度,主要功能是在机器人前部遇障碍时,前向连杆机构随车轮上抬,而遇到下凹障碍时前车轮先下降着地,以减小震动,提高整机平稳性。在主体的左右两侧,分别配置了平行四边形侧向被动适应机构,该平行四边形机构与主体之间通过铰链与其相连接,是小车行进的主要动力来源。利用两侧平行四边形可任意角度变形的特点,实现自适应各种障碍路面的效果。改变平行四边形机构的角度,可使左右两侧车轮充分与地面接触,使机器人的6个轮子受力尽量均匀,加强机器人对不同路面的适应能力,更加平稳地越过障碍,并且更好地保证整车的平衡性。主体机构主要起到支撑与连接机器人各个部分的作用,同时,整个机器人

机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初

机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸,那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸,是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点,为我国工业自动化打开“新视界”。 传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力: 第一、智能识别 海量信息快速收敛,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。 第二、智能测量 测量是工业的基础,要求精准度。 第三、智能检测 在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联 图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类 机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

表1:机器视觉分类 a)构成及原理 机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。 图1:机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。 机器视觉性能优势优势原因 非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性 光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围 超长待机能够长时间稳定工作,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 间的测量、分析和识别任务 定位功能具备定位功能,能够自动判断物体的位置,并将位置信息通过一定的通信协议输出,此 功能多用于全自动装配和生产 测量功能测量功能,能够自动测量产品的外观尺寸,比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的 测量 缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能,她可以检测产品表面的一些信息。基 本上需要用人眼来的产品品质,都可以用视觉技术来替代。 表2:机器视觉性能优势原理 是实现智能制造的必要手段 如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸,那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别,可以让机器代替人眼做测量和判断,是实现工业自动化和智能化的必要手段。 人类视觉机器视觉 精确性差,64灰度级,不能分辨微小的目标强,256灰度级,可观测微米级的目 标 速度性慢,无法看清较快运动的目标快,快门时间可达10微秒

机器人视觉传感技术及应用doc汇总

机器人视觉传感技术及应用 摘要:机器人视觉技术是指机器人工作时通过视觉传感器对环境物体获取视觉信息,让机器人识别物体来进行各种工作。本文介绍了机器人技术中所常用的视觉传感器的种类、结构。原理和功能。介绍了弧焊机器人视觉传感技术较为前沿的一些应用和研究,包括焊缝跟踪和获取熔池信息。简要说明了视觉技术在农业采摘机器人方面的应用。 关键词:机器人、视觉、弧焊、采摘机器人 1.绪论 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的一维、二维和三维图像,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,并确定其位置及各种状态。机器人视觉视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统,只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。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。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,广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。 2. 机器人常用的视觉传感器 2.1光电二极管与光电转换器件 图2.1是pn型光电二级管的结构。如果让光子射入半导体的pn结边界耗尽层,就会激励起新的空穴。利用电场将空穴和电子分离到两侧,就可以的到与光子量成比例的反向电流。Pn型元件的优点是暗电流小,所以被广泛用于照度计和分广度计等测量装置中。

图2.1 pn型光电二极管结构 在高响应的发光二极管中pin结型与雪崩型。前者在pn结边界插入一个本征半导体i 层取代其耗尽层。给它施加反向偏压,可以减少结电容,获得高速响应;而后者是在pn结上加100伏左右的反向偏置电压产生强电场,激励载流子加速,与原子碰撞产生电子雪崩现象。这些高速型二极管的响应速度很快,能用于高速光通信等。 2.2 PSD PSD(Position Sensitive Detector,位置敏感探测器)是测定入射光位置的传感器,由发光二级管、表面电阻膜、电极组成。入射光产生的光电流通过电阻膜到达元件两端的电极,流入各个电极的电流与电阻值存在对应关系,而电阻值又与光的入射位置及到各个电极距离成比例,因此根据电流值就能检测到光入射的位置。PSD元件中有一维和二维两种,它们都具有高速性,但要注意入射到开口部分的散射光的影响。 2.3CCD图像传感器 电荷耦合器件(CCD:Charge Coupled Device)图像传感器是由多个光电二极管传送储存电荷的装置。它有多个MOS(Metal Oxide Semiconductor)结构的电极,电荷传送的方式是通过向其中一个电极上施加与众不同的电压,产生所谓的势阱,并顺序变更势阱来实现的。根据传送电荷需要的脉冲信号的个数,施加电压的方法有两相方式和三相方式。 CCD图像传感器有一维形式的,是将发光二极管和电荷传送部分一维排列制成的。此外还有二维形式的,它可以代替传统的硒化镉光导摄像管和氧化铅光电摄像管二维传感器。二维传感器属于水平和垂直传送电荷传感器,传送方式有行间传送、帧—行间传送、帧传送及全帧传送四种方式。 图2.2所示为行间传送方式,采取一维摄像区域(接收部分)与传送区域平行布置结构

智能机器人设计报告

智能机器人设计报告 参赛者:庆东肖荣于腾飞 班级:级应用电子技术 指导老师:远明 日期:年月日 一、元器件清单: ,,,,,,,蜂鸣器,光敏电阻,光敏三极管,电阻、电容若干,超亮及普通发光管。二、主要功能: 本设计按要求制作了一个简易智能电动车,它能实现的功能是:从起跑线出发,沿引导线到达点。在此期间检测到铺设在白纸下的薄铁片,并实时存储、显示在“直道区”检测到的薄铁片数目。电动车到达点以后进入“弯道区”,沿圆弧引导线到达点继续行驶,在光源的引导下,利用轻触开关传来的电信号通过障碍区进入停车区并到达车库,完成上述任务后能够立即停车,全程行驶时间越少越好。 本寻迹小车是以有机玻璃为车架,单片机为控制核心,加以减速电机、光电传感器、光敏三极管、轻触开关和电源电路以及其他电路构成。系统由通过口控制小车的前进后退以及转向。寻迹由超亮发光二极管及光敏电阻完成,避障由轻触开关完成,寻光由光敏三极管完成。 并附加其他功能: .声控启动 .数码显示 .声光报警 三、主体设计 车体设计 左右两轮分别驱动,后万向轮转向的方案。为了防止小车重心的偏移,后万向轮起支撑作用。对于车架材料的选择,我们经过比较选择了有机玻璃。用有机玻璃做的车架比塑料车架更加牢固,比铁制小车更轻便,美观。而且裁减比较方便! 电机的固定采用的是铝薄片加螺丝固定,非常牢固,且比较美观。 轮子方案 在选定电机后,我们做了一个万向轮,万向轮的高度减去电机的半径就是驱动轮的半径。轮子用有机玻璃裁出来打磨光华的,上面在套上自行车里胎,以防止打滑。 万向轮 当小车前进时,左右两驱动轮与后万向轮形成了三点结构,这种结构使得小车在前进时比较平稳。

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉,而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断,机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样,通过视觉观察和理解 世界,具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科,同时也是一个交叉学科,取“信息”的人工智能系统,其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用,并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能,再现于人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术,其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等,这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性,要能适应工业现场恶劣的环境,并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性,要求高速度和高精度,且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点,有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号,然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、 数量、位置和长度等,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程:

工业机器人视觉引导关键技术问题研究

工业机器人视觉引导关键技术问题研究 摘要:工业机器人因其高效灵活与精准稳定等优点,在工业中具有广泛的应用。机器视觉技术的进步,使得机器人控制引导技术的功能也更加强大。本文介绍了工业机器人视觉引导系统的组成,从视觉引导系统的标定、目标物体的识别与定位跟踪方面做了研究,为解决工业机器人视觉引导关键技术提供了理论基础。 关键词:视觉引导;标定方法;靶标绪论 高智能水平的工业机器人是我国装备制造业水平提升 的重要标志,随着工业机器人的应用领域的不断延伸,其视觉引导技术在机器人实用性技术中的重要性也突显了出来。机器人视觉涉及到人工智能、图像处理、模式识别等多领域的交叉,通过对目标进行非接触测量,为机器人提供目标物体实时的状态信息[1]。 一、工业机器人视觉引导系统的组成 机器人视觉引导系统通过非接触传感的方式,可以实现指导机器人按照工作要求对目标物体进行操作,包括零件的定位放取、工件的实时跟踪等。工程中常用的系统包括2D、2.5D 和3D工业机器人视觉引导系统[2]。 (1)2D视觉引导系统通过摄像机等数据采集工具,采

集工件几何模型信息,获取其特征位置的坐标信息,对工件平面位置进行辨识和定位,选取不同的特征点会对2D视觉 引导系统的精度产生影响 (2)2.5D视觉引导系统相较2D系统而言,增加了目标物体的高度识别,包括物体的X、Y、Z方向的移动和围绕Z 轴的转动,其原理与2D视觉引导系统相似。 (3)3D视觉引导系统通过摄像机等数据采集工具,采集空间物体的六个自由度的信息,其复杂程度相对较高。传统的3D视觉引导系统需要两个摄像机从不同的角度对空间 物体进行定位,而目前先进的视觉引导系统仅需一台摄像机,就能实现目标物体的空间定位[3]。 二、工业机器人视觉引导系统标定研究 (一)摄像机标定 摄像机标定是通过选取尺寸精度较高的已知空间物体 作为参考,建立其与成像之间的关系,所选用的标定参考物称为靶标。在摄像机的实际标定中,在靶标上制作一些圆形或棋格阵列等作为特征信息[4]。 (二)手眼标定方法 手眼系统(Eye-in-Hand)是指将摄像机装备安装于机器人末端执行机构上,并且随着机器人工作而改变位置。由于摄像机是随着机器人一起运动的,其与机器人的世界坐标系的相对关系始终在变化,而摄像机与末端执行机构的相对保

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

精品-智能机器人设计与制作word

智能机器人的设计与制作WORD版本可编辑

智能机器人的设计与制作 引言 近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展,不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化,而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展,机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索,乃至太空作业等领域,机器人可谓是无处不在。目前机器已经走进人们的生活与工作,机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动,发挥着越来越重要的作用,人们已经越来越离不开机器人帮助。机器人工程是一门复杂的学科,它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化,一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。目前机器人行业的发展与30 年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人,正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多,比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人,还有不少参照人、狗、恐龙的样子制造机器人玩具。舞蹈机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量,极受青少年的喜爱。我从前年开始机器人方面的研究,在这过程中尝试过很多次的失败,也感受到了无比的乐趣。 图1.1、机器人 1 绪论

机器人技术作为20 世纪人类最伟大的发明之一,自20 世纪60 年代初问世以来,经历40 余年的发展已取得长足的进步。未来的机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机器,是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。走向成熟的工业机器人,各种用途的特种机器人的多用化,昭示着机器人技术灿烂的明天。 1.1 国内外机器人技术发展的现状 为了使机器人能更好的应用于工业,各工业发达国家的大学、研究机构和大工业企业对机器人系统开发投入了大量的人力财力。在美国和加拿大,各主要大学都设有机器人研究室,麻省理工学院侧重于制造过程机器人系统的研究,卡耐基—梅隆机器人研究所侧重于挖掘机器人系统的研究,而斯坦福大学则着重于系统应用软件的开发。德国正研究开发“MOVE AND PLAY”机器人系统,使机器人操作就像人们操作录像机、开汽车一样。从六十年代开始日本政府实施一系列扶植政策,使日本机器人产业迅速发展起来,经过短短的十几年。到80 年代中期,已一跃而为“机器人王国”。其机器人的产量和安装的台数在国际上跃居首位。按照日本产业机器人工业会常务理事米本完二的说法:“日本机器人的发展经过了60 年代的摇篮期。70 年代的实用期。到80 年代进人普及提高期。” 并正式把1980 年定为产业机器人的普及元年”。开始在各个领域内广泛推广使用机器人。中国机器人的发展起步较晚,1972 年我国开始研制自己的工业机器人。"七五"期间,国家投入资金,对工业机器人及其零部件进行攻关,完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发,研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986 年国家高技术研究发展计划(863 计划)开始实施,智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿,经过几年的研究,取得了一大批科研成果,成功地研制出了一批特种机器人。20 世纪90 年代,我国的工业机器人又在实践中迈进一大步,先后研制出了点焊、装配、喷漆、切割、搬运等各种用途的工业机器人,并实施了一批机器人应用工程,形成了一批机器人产业化基地,为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 1.2 机器人技术的市场应用 机器人融入我们日常生活的步伐有多快?据国际机器人联盟调查,2004 年,全球个人机器人约有200 万台,到2008 年,还将有700 万台机器人投入运行。按照韩国信息通信部的计划,到2013 年,韩国每个家庭都能拥有一台机器人;而日本机器人协会预测,到2025 年,全球机器人产业的“蛋糕”将达到每年500 亿美元的规模(现在仅有50亿美元)。与20 世纪70 年代PC 行业的情况相仿,我们不可能准确预测出究竟哪些用途将推动这个新兴行业进入临界状态。不过看起来,机器人很可能在护理和陪伴老年人的工作上大展宏图,或许还可以帮助残疾人四处走走,并增强士兵、建筑工人和医护人员的体力与耐力。目前,我国从事机器人研发和应用工程的单位200 多家,拥有量为3500 台左右,其中国产占20%,其余都是从日本、美国、瑞典等40 多个国家引进的。2000 年已生产 各种类型工业机器人和系统300 台套,机器人销售额6.74 亿元,机器人产业对国民经济的年收益额为47 亿元,我国对工业机器人的需求量和品种将逐年大幅度增加。1.3 机器人技术的前景展望机器人是人类的得力助手,能友好相处的可靠朋友,将来我们会看到人和机器人会存在一个空间里边,成为一个互相的助手

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 (多媒体介绍) 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性,因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观)视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉(预处理):对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测),提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉:在以物体为中心的坐标系中,恢复物体的完整三维图,识别三维物体,并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构:根据系统模型(非具体的事例)来研究系统的结构。(某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑) 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理,毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合,精确定量感知,危险场景,不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

视觉引导四轴工业机器人应用实训平台

https://www.360docs.net/doc/8010749603.html, ‐ 1 ‐ 武汉筑梦科技有限公司 视觉引导四轴工业机器人应用实训平台 型号:ZM-R4-XXX-M-C-S (黑白PC 视觉系统版) 型号:ZM-R4-XXX-M-E-S (黑白嵌入式视觉版) 型号:ZM-R4-XXX-C-C-S (彩色PC 视觉系统版) 型号:ZM-R4-XXX-C-E-S (彩色嵌入式视觉版) 型号:ZM-R4-XXX-C-X-T (带传送带跟踪) XXX 表示摆臂半径,可选200、400、600 适合于高校或研究所进行机器人运动控制及机器视 觉相关应用的示教及二次应用开发

https://www.360docs.net/doc/8010749603.html, ‐ 2 ‐ 武汉筑梦科技有限公司 平台概述 视觉引导四轴Scara 工业机器人应用实训平台以工业机器人与机器视觉为核心,将机械、气动、运动控制、变频调速、编码器技术、PLC 控制技术有机地进行整合,结构模块化,便于组合,实现对高速传输线上的不同物料进行快速的检测、组装。为了方便实训教学,系统进行了专门的设计,可以完成各类机器人单项训练和综合性项目训练,可完成各类机器人单项训练和综合性项目训练。可以进行四轴机器人示教、定位、抓取、装配等训练,可以在此基础上进行产品柔性包装、零件组装、激光焊接、视觉检测、点胶、锁螺丝等实际工业应用项目。 平台适用于编程位置或者视觉引导机器人进行搬运、装配或轨迹运动的示教或进行类似应用的二次开发。平台设计目的是不仅满足于教学过程的示教,能够独立完成视觉及运动过程的全部循环(该系统代表了该行业目前最新的技术水平,该系统采用了日本EPSON 公司(可选三菱、Yamaha 、Adept 、FANUC 等其它品牌工业机器人)四轴Scara 机械手和筑梦科技自主研发的机器人视觉控制模块ZMRVS100(可选Cognex 智能相机系统);同时,能够快速有效的进行科研和项目开发(提供机械手的控制软件和机器视觉软件开发平台,并且提供现场培训和开放部分应用示范源代码,能够帮助用户快速的进行项目开发和科研成果的横向比较)。 关键核心 ★ 四轴机器人控制 ★ 嵌入式或PC 式视觉定位与检测 ★ 飞行视觉定位或检测 ★ 伺服变频控制万能上料系统 ★ 在线传送带跟踪技术(选配) ★ 在线快换手爪或夹具(选配) 平台配置: 实训平台由四自由度工业机器人系统、智能视觉系统、伺服变频控制万能上料系统、多工位位置摆放单元、传送带循环单元、工控计算机系统、各色工件、电气控制柜、实训机台等组成。 平台采用筑梦科技自主研发的万能送料器,可以自由调整小型工件的密度和位置,以便视觉定位后机械手进行抓取,然后对根据视觉定位物品的姿态对机械手进行调整放置至相应工位位置摆放单元,样机可以由皮带线随机传回万能上料系统。选配了传送带跟踪技术的平台,也可以在运动中的皮带上直接抓取随机传入的工件,将工件定位抓取并放置至相应工位位置摆放单元。

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

智能机器人的设计与制作

智能机器人的设计与制作 引言 近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和 进展,不但使传统的工业生产面貌发生全然性变化,而且将对人类社会产生深远的阻碍。随着社会生产技术的飞速进展,机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探究,乃至太空作业等领域,机器人可谓是无处不在。目前机器差不多走进人们的生活与工作,机器人差不多在专门多的领域代替着人类的劳动,发挥着越来越重要的作用,人们差不多越来越离不开机器人关心。机器人工程是一门复杂的学科,它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动操纵等为一体。目前对机器人的研究差不多呈现出专业化和系统化,一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。目前机器人行业的进展与30 年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人,正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多,比如协助大夫进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人,还有许多参照人、狗、恐龙的模样制

造机器人玩具。舞蹈机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量,极受青青年的喜爱。我从前年开始机器人方面的研究,在这过程中尝试过专门多次的失败,也感受到了无比的乐趣。 图1.1、机器人 1 绪论 机器人技术作为20 世纪人类最伟大的发明之一,自20 世纪60 年代初问世以来, 经历40 余年的进展已取得长足的进步。以后的机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机

器,是集机械学、力学、电子学、生物学、操纵论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。走向成熟的工业机器人,各种用途的特种机器人的多用化,昭示着机器人技术灿烂的改日。 1.1 国内外机器人技术进展的现状 为了使机器人能更好的应用于工业,各工业发达国家的大学、研究机构和大工业企业对机器人系统开发投入了大量的人力财力。在美国和加拿大,各要紧大学都设有机器人研究室,麻省理工学院侧重于制造过程机器人系统的研究,卡耐基—梅隆机器人研究所侧重于挖掘机器人系统的研究,而斯坦福大学则着重于系统应用软件的开发。德国正研究开发“MOVE AND PLAY”机器人系统,使机器人操作就像人们操作录像机、开汽车一样。从六十年代开始日本政府实施一系列扶植政策,使日本机器人产业迅速进展起来,通过短短的十几年。到80 年代中期,已一跃而为“机器人王国”。其机器人的产量和安装的台数在国际上跃居首位。按照日本产业机器人工业会常务理事米本完二的讲法:“日本机器人的进展通过了60 年代的摇篮期。70 年代的有用期。到80 年代进人普及提高期。” 并正式把1980 年定为产业机器人的普及元年”。开始在各个领

智能机器人的设计与制作(DOC 26页)

智能机器人的设计与制作(DOC 26页)

智能机器人的设计与制作 引言 近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和 发展,不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化,而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展,机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索,乃至太空作业等领域,机器人可谓是无处不在。目前机器已经走进人们的生活与工作,机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动,发挥着越来越重要的作用,人们已经越来越离不开机器人帮助。机器人工程是一门复杂的学科,它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化,一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。目前机器人行业的发展与30 年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人,正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多,比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人,还有不少参照人、狗、恐龙的样子制造机器人玩具。舞蹈机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量,极受青少年的喜爱。我从前年开始机器人方面的研究,在这过程中尝试过很多次的失败,也感受到了无比的乐趣。 图1.1、机器人 1 绪论 机器人技术作为20 世纪人类最伟大的发明之一,自20 世纪60 年代初问世以来, 经历40 余年的发展已取得长足的进步。未来的机器人是一种能够代替人类在非

工人下岗”的局面,因为人们随着社会的发展,实际上把人们从繁重的体力和危险的环境中解放出来,使人们有更好的岗位去工作,去创造更好的精神财富和文化财富,机器人来做这些危险环境的工作,展望21 世纪机器人将是一个与 20 世纪计算机的普及一样,会深入地应用到各个领域,所以很多专家预测,在 21 世纪的前20 年是机器人从制造业走向非制造业的发展一个重要时期,也是智能机器人发展的一个关键时期,目前国际上很多国家,也对机器人对人类社会的影响的估计提出了新的认识,同时,我们也可以看到机器人技术,涉及到多个学科,机械、电工、自动控制、计算机测量、人工智能、传感技术等等,它是一个国家高技术实力的一个重要标准。语音识别处理是语音功能的一个重要方面,目前计算机语音识别处理过程基本上一致,是一种基于统计模式识别的理论。我国的语音识别研究起步于五十年代,近年来发展很快,其研究水平基本与国外同步,在汉语语音识别技术上还有自己的特点和优势。可以预计,语音技术的发展前景无限。 2 机器人设计的内容和要求 2.1 机器人设计的内容 随着现代科技的发展,机器人技术已广泛应用于人类社会生活的各个领域,特别是机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量,极受青少年的喜爱。本课题要求设计一具有简单人体功能的、模拟舞蹈动作的类人型机器人,完成简单人的基本动作:可以前进后退,左右侧行,左右转弯和前后摆动手臂,行走频率为每秒两步,举手投足、转圈、头部动作灵活、并具备的语音功能。通过语音识别技术,可以对小机器人进行语音控制,通过发出语音命令,控制机器人的。机器人包括底座、头部、上身、下肢、以及电路控制板,分别控制手臂、头部和底盘运动的电机及传动机构等。通过电路控制和机械传动,可使机器人动作。知识范围涉及机构学、力学、电子学、自动控制、计算机、人工智能等。 具体赋予任务: 1、深入了解类人型机器人的功能及工作要求,查找与课题有关的文献资料及参考书目; 2、学习掌握机构创新设计的基本知识和设计方法,了解控制对象舞蹈机器人的工作原理、动作过程,进行简单舞蹈动作及相应机构设计; 3、根据机器人构成、工作原理、主要特点和技术指标,分析比较,加以论证,确定机器人运动控制最终方案,完成硬件电路设计,单片机控制程序设计; 4、制作舞蹈机器人模型,完成各种运动、动作模拟,调试成功。 5、规定的翻译、论文工作。 2.2 舞蹈机器人设计的数据和要求 1、机器人身高80~120 ㎝,表演时机器人随音乐翩翩起舞,动作协调、灵活; 2、表演各种的基本动作,具体动作可自行设计。涵盖行进、转圈、举手投足、头部等动作;

学习情境8机器人的设计与制作

学习情境8 机器人的设计与制作 8.1资讯—知识准备 8.1.1 智能机器人的介绍 随着微电子技术的不断发展,微处理器芯片的集成程度越来越高,单片机已经可以在一块芯片上同时集成CPU、存储器、定时器/计数器、并行和串行接口、看门狗、前置放大器,甚至A/D、D/A转换器等电路,这就很容易将计算机技术与测量控制技术结合起来,组成所谓的“智能化测量控制系统”。这促使机器人技术也有了突飞猛进的发展,现在人们已经完全可以设计并制造出具有某些特殊功能的简易智能机器人了。 8.1.2MCS-51单片机的串行接口及串行通信 一、串行通信概述 1、什么叫串行通信? 并行、串行举生活中的例子(排横队行走,排纵队行走)说明; 引出并行通信,串行通信的概念。 P00 P01 P02 P03 RXD TXD 2、同步通信、异步通信 提问:数字电路中移位寄存器是怎样进行移位的? 同步——发送设备时钟等于接收设备时钟。 同步字符1 同步字符2 数据1 数据2 ···数据n 校验字符校验字符 异步——发送时钟不一定等于接收时钟。

空闲位起始位 5 ~ 8位数据奇偶校验位停止位空闲位 3、串行通信方向 A B 发半双工发 收收 A 全双工 B 4、波特率 即串行通信速率。b/s 、bps 举例、设有一帧信息,1个起始位、8个数据位、1个停止位,传输速率为240个字符。求波特率。 解: (1+8+1)×240 = 2400 b/s = 2400波特。 5、串行通信接口 发送:展示投影胶片CPU D7 D6 D5 D4 D3 D2 D1 D0 发送数据寄存器 SBUF(99H) 1 D7 D6 D5 D4 D3 D 2 D1 D0 0 发送数据 发送时钟 接收:展示投影胶片 接收时钟 0 D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 1 接收数据

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用 如今,自动化技术在我国发展迅猛,人们对于机器视觉的认识更加深刻,对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度,让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能,让大批量、持续生产变成了现实,大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能,也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展,我们不难发现其应用范围越加的广泛,根据这些领域,我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用,这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别,是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了,二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中,通过条码对产品进行跟踪管理,通过机器视觉系统,可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取,大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的弊端,人工检测准确性低,长时间工作的话,准确性更是无法保证,而且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。因此,机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛,例如:硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中,壹圆硬币的侧边增强了防伪功能,鉴于生产过程的严格控制要求,在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统;印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等;玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,也包括了药用玻璃瓶范畴,也就是说机器视觉也涉及到了医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用

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