本文目录一览

1，什么是工业机器人的视觉系统

机器视觉系统的目得就是通过机器视觉产品（即光源、镜头、相机、采集卡）将被拍摄的目标转换为图像信号，传送给机器视觉软件（即图像处理系统），来代替人眼的测量、检测和判断。其原理是由计算机、图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到的信息

什么是工业机器人的视觉系统

2，工业机器人的视觉系统由哪些部分

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。

工业机器人的视觉系统由哪些部分

3，机器人的各种感觉是从哪里来的

相当多的机器人是有感觉的，只是它的感觉不像人那样丰富。机器人身上安装了许多传感器，来自外部的信息，由传感器传给机器人体内的计算机，由计算机处理、综合，随后，机器人就变得有感觉了。人依靠感觉器官来感觉周围的事物，人有视觉、听觉、嗅觉、触觉和味觉等，能感知距离，感觉冷暖、酸甜苦辣等。视觉对信息的采集最为重要，有人作过调查，在一般场合下，超过80％的信息是由眼睛获取的。那么机器人有没有感觉呢？其实，相当多的机器人是有感觉的，只是它的感觉不像人那样丰富。机器人身上安装了许多传感器，来自外部的信息，由传感器传给机器人体内的计算机，由计算机处理、综合，随后，机器人就变得有感觉了。比如：它有距离的感觉，有力气大小的感觉，能识别物体和颜色，能懂得冷暖……世界上最早把传感器应用于机器人的是美国的科技人员，当时他们在一台机器人身上安装了接触传感器，使机器人具有接触的感觉，在计算机的控制下能够捡起不同的物体，这在20世纪60年代初可算是不小的突破。传感器技术是一种专门的学科，与计算机信息处理结合起来，就发展成机器人的传感技术。例如，机器人的视觉传感就是利用一种电视摄像机或一种电荷耦合器件对观测的物体进行扫描，把画面的反射光线的强度转化为电信号，送入计算机进行处理，随后就能提取所需的信息。于是，装有视觉传感器的机器人就能识别物体，对零件进行分类，对产品进行检验。装两台摄像机的机器人还可有立体的感觉。一般使用较多的传感器有视觉传感器、触觉传感器、位移传感器、气敏传感器、力敏传感器、光敏传感器、声敏传感器等等。对于从事特殊工作的机器人还可配置更多的传感器，如红外传感器、激光测距装置、语音识别系统等。有了这些特殊的装置，机器人就能在漆黑的夜幕中观测景物，在烟雾弥漫的环境中寻找急待援助的幸存者，在海底看清远处的物体……现在已经研制出装有120个接触传感器的灵巧的机器人手，它准确抓取物体的能力可与人的手相媲美。机器人就是靠这么多先进的传感器从周围的环境和物体中获取感觉的。有了这些传感器，机器人就有了“火眼金睛”、“千里眼”和“顺风耳”。

机器人的各种感觉是从哪里来的

4，机器人视觉是什么

首先来阐述一下，我们为什么要利用机器人视觉技术来识别“二维码”。其实大家都不知道二维码的由来，但是大家肯定都知道去超市买东西最后结账的时候，会有机器扫描物品上的条形码然后显示价格。条形码就相当于一维条形码，只有x轴有视觉识别系统能识别的出来的二进制编码；二维码又称二维条码，是它里面黑白相间的小方块其实已经被换算成二进制编码，而且是x、y轴都有相应的换算，然后才可以被机器在线检测到。到这边大家大概知道了机器是如何识别二维码的了吧，但是这才算是机器人视觉的初级技术，在苏州机器视觉检测领域，现在的程度是我们不需要将被识别的物体换算成二进制编码。力泰科技正在做的就是设计视觉识别系统，能够直接接收人类所看到的物体，进而理解并分析，然后系统自己就会将识别到的物体转换成结果输出到用户的需求。看！这就是机器人视觉强大的功能，未来这项技术会运用到各行各业中，尤其是锻造工业，可以替代工人体验艰苦的环境。
1、单目视觉是无法准确获得深度信息的，即他只能得到平面信息。不能得到立体信息。深度信息，不一定指目标到相机之间的距离，也可以反应其它的信息，如某个物体的百度、相对位置之类的。不过一定都是跟光轴方向的深度有关。单目视觉可以测量距离，是指测量水平宽或水平高上的距离，与相机、镜头的光轴是垂直的平面上的距离测量。其实你可以不用超声波测距，现在双目视觉也在应用于实践，可以考虑使用双目视觉测量立体信息。2、得到信息，如果是避障的话，主要就是指轮廓、宽、高，宽可能更重要些，因为只要前面有东西，需要绕开，要绕多远，只需要有轮廓就可以了，其它的信息是不需要的。当然也可以获得其它信息，如颜色、类别等。3、看需要，像图像增强、灰度化、滤波、二值化等，都是属于预处理，如果图像效果好，可以不需要。而边缘查找、模式匹配、几何匹配、圆、直线、粒子分析、字符识别、颜色识别等，是特征提取类的，不一定所有的都会用，选择你自己需要的用即可。4、标定，如果仅仅只是为了处理数据，不标定也可以，这样出来的数据只是以像素为单位的；一般人们可能不太好理解像素，因此需要转换成世界坐标，这样是为了便于人们理解距离到底有多少。如一个物体宽1000像素，高750像素。这样人们可能比较难理解，而其世界坐标可能是长100mm、宽75mm，这样像素坐标系与世界坐标第的转换当量就为100mm/1000pixel=0.1mm/pixel，其它再测量得到某个像素值时，只需要乘以这个当量，就可以得到世界坐标了。

5，机器视觉系统的简介

视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务。
ccd机器视觉系统1、导航定位：视觉定位要求机器视觉检测系统快速准确地找到零件并确定其位置，并利用机器视觉检测定位材料，引导机械手臂准确掌握。在半导体封装领域中，器件需要根据机器视觉的位置信息进行调整，拾取芯片并准确绑定，这是视觉定位在机器视觉检测行业中最基本的应用。2，外观测试：测试生产线产品没有质量问题，这一环节也是最重要的环节，以取代人工。机器视觉测试涉及到医学领域。其主要检测有尺寸检测、瓶体外观缺陷检测、瓶肩缺陷检测、瓶口检测等。3、高精度的检测：部分产品精度高，达到0.01 ~ 0.02m甚至u级。机器不能检测到人眼。4、识别：利用机器视觉检测、图像处理、分析和理解，识别各种模式的目标和物体。这些数据可以追溯和收集，广泛应用于汽车、食品、医药等行业。随着计算机技术和自动控制技术的发展，越来越多的智能机器人出现在生产和生活中。智能工业机器人系统作为智能工业机器人系统的一个重要子系统，越来越受到人们的重视。行业分析，随着机器视觉检测技术的发展，新产业在未来的应用可能会出现。大量的工业生产可能是物流业，尤其是三维视觉。公务员需要更多经验。难点在于环境的大变化性和算法的高冗余性。民用产品主要来自消费产品。随着社会现代化进程的推进，中国的工业已经取得了很大的进步。经过长时间积累的机器视觉检测市场，我国出现了一些具有一定实力的视觉检测设备制造商。比如：广东嘉铭智能科技有限公司有限公司成立于1992年。集研发、设计、生产、制造、服务于一体的高新科技企业。

6，如何学习机器人视觉处理

这个感觉是从论坛上大家所问的问题得出来的。因为。在论坛中看到不少朋友所问的问题，是相当可笑的。说可笑并非指所提问题过于简单幼稚，而是所问的问题一看就是从书本上抄来的，而不是在实际情况下所遇到的。换句话说，论坛中的朋友大多只是在纸上谈兵，极少有人真正自已动手开发视觉系统。这样说是因为自己搞开发的人绝对问不出某些奇怪问题来的。往深了说一点，好象国内的朋友们只喜欢啃书本，并不愿意(也可能是懒得)动手。一句话，国外机器视觉发展到今天，已经可以清清楚楚分为三个部分： 1，底层开发部分。 2，二次开发部分。3，最终使用部分。于是在国外，从事这一行业的人现在也就可以简单而清楚地分成三种人： 1，底层开发的人(从事底层开发工作的人)。2，二次开发的人(从事二次开工作的人)。3，使用及操作机器视觉系统的人(从事最终使用工作的人)。第一类人。就是我们常说的，开发通用视觉系统(如：DVT，西门子，欧姆龙，EVISION，COGNEX等等)的开发人员，也就是DVT，COGNEX这些公司开发部的技术职工。第二类。就是大家所说的OEM用户。是专门用第一类人所开发出的系统，给第三类人搞二次开发，开发各种专为第三类人所用的系统。第三类人，就是用户(enduser)。这类人是真正将机器视觉系统应用到各个领域中的人，他们不仅在各自的行业中使用种种已经开发成型的机器视觉系统。而且负责对各类系统进行测试及评估。举个实际例子，这里有不少朋友问过这类问题：如何检测某一工件；检测光盘表面的系统该如何配置CCD相机、镜头及灯源等。问这些问题的朋友应该算是第三类人。他们公司要他们寻找一个系统可以用来检测本公司的产品。但由于第一类人所开发的，只是通用的系统以及视觉系统开发工具的软件包。并没有哪家公司专门开发一套系统来检测光盘或是某种特定的工件。所以，这些朋友就应该来找我，因为我是第二类人。我的工作就是，专门用DVT，EVISION，COGNEX等的视觉卡，以及视觉系统开发工具软件包为他们专门开发一套他们所需要的光盘检测系统或是工件检测系统。绕了老大一圈，其实要说的问题就是一个----我所发现的问题：这里80%以上朋友把自己的身分混淆了，越俎代庖。不客气的说，目前国内搞这行的朋友似乎都有些好高骛远。不少从事第二部分工作朋友(搞二次开发的第二类人)对于机器视觉有关知识的了解，尚不如国外第三类人的知识水平(我是从大家所问的问题感觉到的)。而国内第三类朋友知识水平就更可想而知。可是奇怪的是，每个人所问的却都是第二类人要问的，有些甚至是一类人才会问的问题。好象，机器视觉是个十分简单的技术，凭大家随便问几个“关键性”的问题，再由所谓的“专家”三言两语的回答一下。大家就一夜之间都可以自己搞底层开发，成第一类人了。要成为第一类人，又分硬件及软件两种。要对自己所负责的这个模块非常了解，搞软件要知道算法及运行速度；搞硬件要明白公司所选用芯片的特点等等。同时还要清楚对手公司的优缺点以及机器视觉这一行的种种动态和最新技术。总结一下。这三种人相比，第一类人一定要专业，对机器视觉的某一领域非常非常了解；第二类人虽比不上第一类人那么专业，但更加全面；第三类人更熟悉各个应用系统开发公司(第二类人)的优缺点。现在大家可以看得出，机器视觉发展到今天，其分工已经越来越细，每个部分的工作其实是很难相互取代的。大家不要以为第三类人就比第一类人低一等，这是一个错误的等级概念。我本人过去曾属于第一类人，现在作的是第二类工作。而我的几个“师弟师妹”(当初曾一起作第一类人时的同事)现在就在干第三类工作。大家别小看第三类工作，以为这是小儿科，你能真作好这一行也不是很容易。毕竟这也是一门行当也是一个饭碗！另外，以我个人来看：以国内现在机器视觉的水平，对于那些想作第一类人的朋友我在这里劝一句：还是算了吧。国内的机器视觉水平打根子上就差，您还打算搞底层？算法本身都是抄人家的，就只能和对手拼程序的写法了。不过我觉得那更没戏。这样说我绝没有看不起初学者的意思。我说过：所问的问题再简单，我都不会笑话你。对于每样事物我们都是从无知开始的。但是，对于那些极不实际的好高骛远的问题，我还是要说，希望大家踏实下来，戒浮躁，从最基本地学起----先确定自己的身份。

文章TAG：机器  机器人  视觉  什么  机器人视觉  
下一篇