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              發布時間:2021-04-29 16:19  

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              全書由5章構成,分別為緒論、攝像機與視覺系統標定、視覺測量、視覺控制、視覺控制的應用。本書從控制角度,以能夠進行工程實現為目標,以機器人的視覺控制為背景,系統地介紹了視覺系統的構成和標定、視覺測量的原理與方法、視覺控制的原理與實現,并給出了機器人視覺測量與控制的應用示例。本書面向從事機器人研究和應用的科技人員,注重反映本領域的研究前沿和可實現性。可作為機器人、計算機視覺等領域科研工作者和工程技術人員的參考書,也可作為控制科學與工程、計算機等學科的研究生和高年級本科生的教材。



              亮度:當選擇兩種光源的時候,的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時,可能有三種不好的情況會出現。,相機的信噪比不夠;由于光源的亮度不夠,圖像的對比度必然不夠,在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。其次,光源的亮度不夠,必然要加大光圈,從而減小了景深。另外,當光源的亮度不夠的時候,自然光等隨機光對系統的影響會。魯棒性:另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時,結果圖像應該不會隨之變化。



              方向性很強的光源,增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性,這不利于后面的特征提取。好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯,除了是攝像頭能夠拍攝到部件外,好的光源應該能夠產生對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了,剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經驗。在布匹的生產過程中,像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成,在現代化流水線后面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序,給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時,卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率(即“零缺陷”)。對布匹質量的檢測是重復性勞動,容易出錯且效率低。



              從而觸發了工業相機對LED燈下方的工件進行拍照,然后將采集到的圖像經采樣、量化后傳送給計算機的圖像分析軟件進行處理判斷,將得出的結果反饋給機械手執行機構進行抓取和剔除。

              定位分很多種:

              1.流水線產品的到來定位,可以用傳感器、可以用圖像判斷產品是否到來(或者說到了的位置)

              2.具體產品(或者工件)上的作業,比如焊接、鉆孔等,需要定位。一般視覺的方式是先找到一個物理的mark點(可以通過視覺的方式獲取該mark點的性特征)作為相對的點,然后判斷其他需要操作的點或者特征的相對位置關系。