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CV-X100 系列 智能引导式视觉系统 连接器型 产品目录 (简体中文)

机器视觉基础知识详解

机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势:机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有:

为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一:机器人+视觉自动上下料定位的应用: 现场有两个振动盘,振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。 案例二:视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带模式,料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后,使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值,来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案,使用两个相机及光源配合机械设备,达到每次检测双面8个产品,每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时,立刻报警停机,保证了产品的合格率和设备的正常运行,提高生产效率。

CIS相机-十字绣打印视觉引导系统

PYTHONZ1600 应用案例 十字绣打印视觉引导系统应用 十字绣打印机简称万能打印机或者平板打印机,广泛应用于大中小企业,在广告行业发展有所突破。目前国内的十字绣打印机能够适应的最大幅面为1.5m,通常这类打印机都是采用导带加打印模块组成,能够应用在超长幅面的打印任务中。 但是由于打印的布匹具有延展性,所以在打印过程中无法保证布匹的平整。为解决这一问题,需要加入视觉引导系统。通过先检测布匹纹理与运动距离,对打印模块做出相应的调整,即可根据布匹的实际纹理打印出预期图案。 解决方案与收益 传统的视觉引导系统是通过多部面阵相机拼接实现。采用这个方案会带来诸多的隐患,例如:所有的面阵相机都会有不同程度的图像畸变,通常是枕型畸变。畸变带来的误差会随着打印尺寸的增加而不断积累,最后导致视觉系统侦测到的距离与实际布匹运动距离产生巨大差异。 面阵相机的固定对机械的装配精度要求极高,并且是一项繁琐冗长的工序。首先,要保证所有相机的工作距离保持在同一垂直高度,并需要对每一个相机进行焦距校准,这样才能保证它们的视野大小是一致的;然后,要保证所有相机采集到的图像没有任何偏转,否则将无法进行图像拼接;最后还要确保每部相机的视野再同一直线上,为了解决这个问题通常需要非常精密的机械结构,同时采用软件校正。这样做不仅会浪费相机的分辨率,增加机械装配的开销,而且会添加额外的软件开发成本。 通常面阵相机需要保持一定的工作距离才能采集到清晰的图像,所以该视觉系统很容易受到外界光线环境的印象,因此整个设备还要额外增加避光措施。 由于面阵相机的方案的实现难度极其繁琐,并且所受到的约束条件极为苛刻,所以其状态很容易受到外界因素而改变,因此会增加额外的维护成本。 使用Pythonz1600可以很轻松地实现视觉引导功能,并且Pythonz自身卓越的特性能够避免传统方案中的所有问题: Pythonz1600为超大幅面线阵相机,与传统带镜头相机不同的是Pythonz1600的采集图像是零畸变的。确保了图像真实尺寸还原。 Pythonz1600相机作为完整的产品,自身无需任何的机械调整。利用产品自带的校正软件就能进行方便精确的拼接工作。 Pythonz系列为接触式扫描传感器,其特点为工作距离为1mm。仅需将Pythonz贴近布匹,即可采集清晰图像,因此,Pythonz对机械的依赖程度很低,同时自身的接触式扫描方式杜绝了外界光线的干扰。 使用Pythonz,只需进行一次调试,在之后的使用中Pythonz的设置很难再被外界因素改变。 Pythonz自带的SDK封装了很多常用的图像处理功能以及开发用例,大大节省了客户的开发成本。

视觉系统应用概述

视觉系统应用概述 作者:王健 1. 机器视觉的概念引入 人类在生产实践的过程中,面临自身能力的局限性,因而发明和创造了许多智能机器,来辅助或代替人类完成任务。智能机器能模拟人类的功能,感知外部世界并有效地解决人所不能解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官,其中约80%的信息是由视觉获取的。因此,对智能机器来说,赋予机器以人类视觉功能是极其重要的。 在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检 查、测量和零件识别应用,例如汽车零配件尺寸检查 和自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定 位,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。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”),而当今企业之间的竞争,已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候,如微小尺寸的精确快速测量,形状匹配,颜色辨识等,用人眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难有用武之地。这时,人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性,与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此逐渐形成了一门新学科——机器视觉。 机器机器视觉是研究用计算机来模拟生物宏观视觉功能的科学和技术。通俗地说,就是用机器代替人眼来做测量和判断。首先采用CCD照相机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,如:面积、长度、数量、位置等;最后,根据预设的容许度和

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

视觉引导四轴工业机器人应用实训平台

https://www.wendangku.net/doc/7b8463861.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.wendangku.net/doc/7b8463861.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。

红外热成像智能视觉监控系统方案

红外热成像智能视觉监控系统 “红外热成像智能视觉监控系统”是我司采用国国际先进厂商监控设备并进行二次开发的“智能监控管理系统”。包括“红外热成像防火图像监控系统”、“嵌入式智能视觉分析安保系统”及“防感应雷系统”三部分。 该系统具有热成像防火检测、防盗入侵检测、非法停车检测、遗弃物检测、物品搬移检测、自动PTZ跟踪、徘徊检测等功能模块,可以很好为场区周界防提供各种监控管理需求。而且产品具有自学习自适应能力,即使是在各种极端恶劣的环境和照明条件下也可以保持极高的性能——在保持99.9%超高检测率的同时,只有极低的误报率(少于1个/天)。 防火检测: 通过红外热成像防火图像监控系统,工作人员在监控中心可对监控点周边半径1公里至5公里或更大的区域(设置动态轮循状态)进行24小时实时动态系统监控,能在第一时间侦察到地表火情或烟雾,并及时触发联动报警。帮助尽早发现灾情或隐患,及时处理可能突发的火灾及其他异常事件,并且为灾情发生时现场指挥提供依据。防盗检测: 基于嵌入式智能视觉分析技术的监控跟踪系统,具有入侵检测和自动PTZ跟踪功能模块。支持无人值守、自动检测、报警触发录像、短信自动外发报警等功能。

车辆监控: 支持车容车貌监控、场区路线、远程实时WEB监控、监控录像、视频存储、回放查询等功能。满足中心或其他相关单位对车辆运输的监控管理。 防雷系统: 考虑到野外环境下系统运行的稳定性,防止外界强电压、大电流浪涌串入系统,损坏系统的设备,造成系统不能正常运行,我们将从视频信号、RS485控制信号、网络信号、电源四个方面做好防雷保护措施,以保证系统较好的抗干扰性。 系统拓扑图: 技术说明详解: ◆前端热成像仪技术详述 1)红外成像原理 自然界中一切温度高于绝对零度(-273.16摄氏度)的物体都

机器视觉系统概述.

2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念 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)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为:“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”。 在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用,例如零配件批量加工的尺寸检查,自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作,其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样,就把计算机的快速性、可重复性,与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉的概念。 工业线扫描相机系统 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。 当这些要求完全确定后,这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点: ■精度高 作为一个精确的测量仪器,设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触,所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性

视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者,也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降,机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者,而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外,视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后,只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制(SPC)的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中,制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件 时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时,对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后,视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像,并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件,在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定;机器视觉也可以用来创造一个部件,即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异,但都包括以下几个过程; ■图像采集 光学系统采集图像,图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性,例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制

智能视觉检测系统概述

智能视觉检测系统概述 随着视觉检测技术的不断发展,其应用面也越来越广,视觉检测系统从构成模式上主要分为两大类:基于X86架构的PC系统和基于ARM架构的嵌入式系统。PC系统是比较传统的方式,也是视觉检测系统最早的形式。然而随着视觉技术在不同行业的扩展应用越来越多,应用环境对视觉检测系统的结构模式要求也越来越高。那么在实际项目中到底该选择哪种模式呢?维视图像作为一家致力于视觉技术的高科技企业,在此谈一点自己的看法。 我们知道,一套完整的视觉系统是由三大核心模块构成:前端图像采集、图像处理模块、IO通讯模块。传统的PC系统是把这三部分分别集成,而嵌入式智能相机是把这三部分集成到一个模块中。从技术发展的角度来说,嵌入式智能相机是科技发展的最新成果,具有较好的前沿性。但是在实际应用中,并不一定是新的就能完全把传统的代替掉,我们需要综合考虑实际应用环境,同时还要深入的了解这两者各自的优势和劣势。下面分别从三个主要模块来详细说明。 一、前端图像采集模块 所有基于视觉技术的检测系统,图像采集部分是一切处理结果的基础,图像的质量和稳定性直接影响整套系统的结果。不管是基于PC系统还是嵌入式系统,图像采集部分无非都是由CCD机身、光学镜头、补光光源构成。 其实不管是基于ARM架构的还是基于X86架构的视觉系统,其图像采集部分都是依托于工业镜头、CCD机身、补光光源等。不过由于嵌入式视觉系统为了突出其便携性,整个装置要求设计的比较小巧,所以该系统一般配置的光学成像设备和补光设备都比较单一简单。有时候碰到一些比较特殊的检测需求时,很难依据现场实际环境去自由配置不同的成像装置。

二、图像处理模块 图像处理是整个系统的灵魂,图像处理模块是对采集到的图像的一种解读,把复杂的图像数据处理为机器可认知的数值信号。我们所谓的嵌入式系统和PC系统就是由于这部分程序的载体不同而区分的。我们知道基于ARM的嵌入式系统很难实现复杂的编程设计,那么在选择这两种模式时,首先要了解开发视觉检测程序的几种方式,然后根据实际情况选择合适的开发模式。 一般主要分三类:第一类是从底层开始写算法,以VC、VB等基础开发语言为主,这种方式的自由度非常大,可以根据不同需求分别定制,但是工作量非常大,对开发人员的编程能力和图像处理知识要求较高。

机器视觉入门知识详解

机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势:机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有:

为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明: 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时,检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光,拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后,视觉软件将会处理或分析该图像,并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位,即未通过检测,视觉系统将会向转向器发出信号,将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位应用: 现场有两个振动盘,振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用:

从视觉感知智能到视觉认知智能

邓志东教授/博士生导师 清华大学智能技术与系统国家重点实验室 清华大学计算机科学与技术系 清华大学人工智能研究院 michael@https://www.wendangku.net/doc/7b8463861.html, 从视觉感知智能到视觉认知智能 2019.10.31 成都2019年第七届输电技术年会

邓志东 清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授, 人工智能研究院视觉智能研究中心主任 清华大学计算机系教授,博士生导师。现为中国 自动化学会会士,中国人工智能产业创新联盟专 家委主任,中国自动化学会智能自动化专委会主 任,新兴产业百人会专家等。 ?致力于视觉人工智能研究; ?积极推动“智能+”的跨界融 合发展与产业落地应用实践

提纲O UTLINES 1、人工智能产业生态 2、视觉感知智能成为通用赋能工具与研究范式 3、数据驱动的视觉感知智能面临的主要挑战 4、探索结合数据与知识驱动的视觉认知智能

提纲O UTLINES 1、人工智能产业生态 2、视觉感知智能成为通用赋能工具与研究范式 3、数据驱动的视觉感知智能面临的主要挑战 4、探索结合数据与知识驱动的视觉认知智能

涉及四个维度: 大数据,大计算,算法和应用场景 上游/基础层:大数据,AI 芯片,AI 基础算法,开源代码 框架,AI 基础设施(云-边-端,5G 等) 中游/技术层:视觉引擎,语音引擎,知识引擎 下游/应用层:AI +行业或行业+AI 人工智能产业链划分:

公开评测数据集:视觉物体检测、识别与分割-ImageNet ,MS COCO ,PASCAL VOC-2007 /VOC-2012,Caltech-101,Caltech-256,CIFAR-10,CIFAR-100,MNIST ,US-PS ,SVHN 等; 人脸识别-LFW ,PubFig ,MTFL ,Caltech 人脸数据库,FDDB ,CelebA ,CK+,FER-2013,JAFFE 等;交通标识识别-GTSRB ,TRoM 等 -开放的大数据资源:公开评测数据集是完备大数据,算法性能 仅反映了深度神经网络本身达到甚至超过人类水平的感知能力 产业上游:开放的大数据资源 大数据:真实条件下 有标签的巨量数据

机器视觉基本介绍

机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用:利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支,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。 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 视觉检测: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。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV(Field of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比) 镜头选择应注意: ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变

全方位视觉灯光自动引导系统

1、LN—201基因脉冲导入仪 LN—201基因脉冲导入仪是目前国内外生物工程研究和生产领域普遍使用的必部可少的仪器。本仪器可以产生高压,大电流矩形脉冲,能在生理盐溶液条件下,用做植物,动物和微生物的各类细胞电穿孔操作。可用于从事生物基因工程的各科单位,高校,制药,食品,饲料,酿造,微生物,造纸等轻工业,医疗等部门。 2、全数字控制同步发电机可控硅励磁系统 在水电、火电、及燃油、燃气电站,励磁系统是保证同步发电机正常工作,提高电网稳定水平的关键设备,直接影响发电机的运行特性。励磁系统一般由两部分组成:第一部分是励磁功率单元,;第二部分是励磁调节器,自动调节励磁功率单元输出的励磁电流的大小,以满足发电机运行和电网稳定的要求。该项成果于1999年6月通过天津市科委技术鉴定,达到国内领先水平。同年获得天津市科技成果二等奖,2001年度天津市产学研突出贡献奖。 3、遇油膨胀橡胶(OSR)应用开发 本项目研制的WSR是具有遇水迅速膨胀的橡胶新材料。 项目特点:根据用途不同,研制出低成本,快速,高倍率膨胀,耐热等系列品种,管道内0.6Mpa压力时,WSR法兰垫片仅20—60min即可全部靠自身膨胀而止漏。

项目特点:本立项研制的OSR是具有遇油膨胀功能的橡胶新材料此处所说的“油”,是广义的概念,泛指非水溶性物质,如四氯化碳,汽油等。 进行带压止漏实验时,管道内0.6Mpa压力时,法兰垫片仅15—25min 即可全部靠自身膨胀而止漏。 4、电阻焊点焊机控制器 电阻焊接主要用于汽车拖拉机轮船等制造业。它是利用被焊工件的电阻特性,通电后产生焦耳热来实现焊接,电阻焊机控制器就是对这种焊接过程实施控制、监视和检测。根据汽车制造企业对汽车装焊工艺要求的不断提高,为满足市场需要。研制出了新一代控制器,本控制器具有多脉冲触发,多种焊接规范,多种启动方式,多种现场数据监测,同时具有控制时间准确,焊接电流误差小和工作稳定等特点,是理想的电阻焊点焊机控制设备。 5、清洁工艺生产DSD酸 国内生产DSD酸至今均沿用水介质氧化工艺,存在工艺不稳定、难以控制、反应效果差、易产生‘红锅’现象、产品收率低、‘三废’污染严重等问题。天津理工大学完成的《清洁工艺生产DSD酸》技术采用溶剂中氧化法生产DSD酸,工艺设备简单、操作易于控制、产品收率高、氧化无废水,氧化收率高达95%,以对硝基甲苯计DSD酸合成总收率可达80~85%,废水治理成本大大降低。该成果经专家鉴

解读机器视觉系统解析及优缺点

解读机器视觉系统解析及优缺点 在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用,例如零配件批量加工的尺寸检查,自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作,其它物理量传感器也难有用武之地。 由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样,就把计算机的快速性、可重复性,与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后,这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。 机器视觉的优点包括以下几点: ■精度高 作为一个精确的测量仪器,设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触,所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者,也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降,机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者,而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外,视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后,只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制(SPC)的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中,制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时,对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后,视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像,并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件,在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定;机器视觉也可以用来创造一个部件,即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异,但都包括以下几个过程;

机器视觉系统的5个主要组成结构介绍

机器视觉系统的5个主要组成结构介绍 从机器视觉系统字面意思就可看出主要分为三部分:机器、视觉和系统。机器负责机械的运动和控制;视觉通过照明光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等来实现;系统主要是指软件,也可理解为整套的机器视觉设备。下面我们重点说下机器视觉系统中的五大模块: 1.机器视觉光源(即照明光源) 照明光源作为机器视觉系统输入的重要部件,它的好坏直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的视觉光源,以达到最佳效果。常见的光源有:LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。 2.工业镜头 镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制,并完成信号传递。镜头类型包括:标准、远心、广角、近摄和远摄等,选择依据一般是根据相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。 3.工业相机 工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变为电信号,与普通相机相比,它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。按照不同标准可有多种分类:按输出信号方式,可分为模拟工业相机和数字工业相机;按芯片类型不同,可分CCD工业相机和CMOS工业相机,这种分类方式最为常见。 4.图像采集卡 图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部件,但它同样非常重要,直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA 采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关,可以连接多个摄像机,同时抓拍多路信息。 5.机器视觉软件

智能视觉检测系统

3.3智能视觉检测系统 汽车注塑件是汽车的重要组成部分,在出厂前要进行形状和尺寸检测,表面质量检测等,如凹陷,翘曲,飞边等。由于人工检测的效率低,准确性差,成本高,不能满足实际质量检测的需求。机器视觉检测系统则有以下优势: 1. 非接触式检测,不损伤注塑件; 2 .检测质量高,高分辨率镜头可达到高精度检测; 3. 高检测效率,工业相机的帧率达每秒百帧; 4. 实时性强,不出现漏检情况; 5. 现场抗干扰能力强; 6. 可靠性高,长时间稳定工作。 3.3.1组成部分 机器视觉检测系统由三部分组成:图像的获取、图像的处理、输出显示。 图像获取设备包括光源、工业摄像机(配套镜头)等,光源可以使注塑件的表面特征得以完整显现,如表面缺陷,飞边等。摄像机可突出注塑件的关键特征,其部件CCD实现将图像光信号转换成电信号(模拟信号)的目的。 图像处理设备包括相应的软件和硬件系统。图像采集卡将得到的模拟信号转变为数字信号,然后供计算机软件系统处理。图像采集卡是一种可获得数字化视频图像信息存储并高速播放出来的设备。普通的传输接口无法满足图像信号的高速传输,因此需要专用的图像采集设备来实现。软件系统利用滤波算法对噪声滤除,然后进行图像匹配,得到尽可能最真实的图像。 输出显示设备与过程相连,包括监视界面,过程控制器和报警装置等。摄像数据通过计算机对标准和故障图像的分析和比较,若发现不合格产品,则通过NG信号告警,由PLC 自动将其排除出生产线。机器视觉检测的结果可以作为计算机辅助质量CAQ (Computer Aided Quality)系统的信息来源,也可以和其它控制系统集成。 3.3.2. 系统设计

机器视觉简介

机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器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。 发展折叠 如今,中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一,应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心,高要求的零部件加工及其相应的先进生产线,使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。 经历过长期的蛰伏,2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年,中国机器视觉市场规模达到8.3亿元,同比增长48.2%,其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%,工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅,皆为2007年以来的最高水平。 2011年,中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长,虽然增长率有所下降,但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元,同比增长30.1%,增速同比2010年下降18.1个百分点,其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速,光源也达到了28.6%的增长幅度,增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币,增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。 概述折叠编辑本段 机器视觉(Machine vision) 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图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;

关于Epson机器人视觉引导

1、建立TCPIP通信,从视觉系统获取可使用的像素坐标字符串,一 般机器人控制器作为客户端client,而视觉系统作为server。 涉及指令【OpenNet WaitNet LineInput Print # Parsestr Val】 Function TCPIP OpenNet #201 As Client WaitNet #201 LineInput #201…… Parsestr………….. FEND 2、确定相机的安装位置,此处以相机安装在#4 joint为例子,此时 吸嘴也不在原来的Tool0中心,所以此时需要确立新的两个坐标系,此中最必要的是确立吸嘴的工具坐标系Tool1,在机器人控制中的工具坐标系向导进行示教保存,这是前期必要的准备工作。 3、有了以上步骤作为辅助后,根据Epson视觉标定的需求,具体见 VxClib函数,需要9个机器人坐标系下的点,总而言之就是,在新建的Tool1下示教9个点,且获取这九个点下的像素坐标,这样的就可以生成具体的视觉标定caa文件了 涉及指令【VxClib LoadPoints SavePoints VxCalSav VxCalInfo】 4、利用上面生成的标定caa文件就可以进行之后的操作了,标定文 件是之后坐标转换的基准,也就是说,像素坐标对应的机器人坐

标均由此产生。 涉及指令【VxCalLoad VxTrans XY CX CY CZ CU CV CW】5、基于以上步骤,要注意实际运行时工具的选用,以免造成工具坐 标系的不匹配而位置错误 6、关机触发拍照,最好使用视觉系统触发,这样的话配合内部存储 IO指令指令即可形成循环的逻辑判断,知道相机的进程,以及对拍照失败等情况做出反应 7、其他需要注意的地方是程序的容错性,不能中途进行不下去就一 直等待或者没有别的相应操作,全局变量和局部变量的使用 '该项目中相机固定在机器人的4#轴上,为移动相机,利用相机拍照识别托盘中的工件 '放在一固定的模具内,每次放置为角度位置确保一致 Global String pixel_string$; Global String rec_string$(10); Global Real data_x, data_y, data_u; Integer camara_id; Function main 'Call intialization Call TCPIP Call creat_calib_data Call point_trans Call working

基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计

第35卷第!期机 电工程V)35 N o.3 2018 年!月Journal o f M echanical &E le c tric a l E ngine erin g M ar. 2018 D O I;10.3969/j.is s n. 1001-4551.2018.03.014 基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计 张驰,廖华丽,周军! (河海大学机电工程学院,江苏常州213022) 摘要:针对工业机器人如何能在多目标工况下快速自主识别和抓取指定目标工件的问题,将单目视觉引导技术应用到工业机器人 智能抓取系统设计中。利用图像进行了模式识别,对检测定位进行了研究,建立了视觉图像与工件定位抓取之间的关系,提出了基 于轮廓H u不变矩快速模板匹配算法的单目视觉抓取系统。首先将摄像机获取的图像进行了预处理,然后利用轮廓H u不变矩模 板匹配算法进行了目标工件的识别,利用轮廓矩和二阶惯性矩最小原理对识别出的目标工件进行了位姿求取,最后通过建立 S O C K E T通信将求取的位姿发送给了机械臂控制系统引导机械臂的抓取。基于V S软件开发平台和A B B机械手,对智能抓取系统 进行了搭建并试验。研究结果表明;该基于单目视觉搭建的工业机器人智能抓取系统成本低、定位精度高,可满足工业自动化生产 的需求。 关键词:单目视觉;工业机器人;图像处理;模板匹配;位姿检测 中图分类号:T H39;T P242文献标志码:A文章编号:1001 -4551 (2018 )03-0283-05 Intelligent grasping system for industrial robot basedonmonocular vision ZHANG Chi, LIAO Hua-li, ZHOU Jun (C o lle g e o f M e c h a n ic a l a n d E l e c t r i c a l,H o h a i U n iv e r s it y,C h a n g z h o u213022,C h in a) A b s tr a c t ;A im in g at tlie problem th a t an in d u s tria l robot how to q u ic k ly and autonom ously id e n ti der m u lti-ta rg e t c o n d itio n s,m onocular visio n was a p plied to the design o f an in te llig e n t grasf)ing system fo r in d u s tria l robots. In order to lis h the re la tio n sh ip between t he visual image and the w orkpiece p o sitio ning and g ra p p in g,the p—tern re c o g n itio n,de tection and locatio n u- sing images were s tu d ie d,and a m onocular visio n capture system based on contour H u in v a ria n t moments fast tem pl was proposed. F ir s tly,the image data collected fro m the cam era should be preprocessed,then the target was id e n tifie d b y h ing m etliod based o n the contour H u in v a ria n t m o m e n t,and the p o sitio n o f the target w orkpiece was obtained by using the contour mom ent and the p rin c ip le o f second-order m om ent o f in e rtia. F in a lly,through the establishm ent o f S O C K E T c o m m u n ic a tio n,sent to the m a n ip u la to r con trol system to guide the m a n ip u la to r to grasp. Based on VS software developm ent p la tfo rm a n d A B B r o b o t,the in- te llig e n t grasping system w as b u ilt and test. The results in d ica te that the in d u s tria l robot in te llig e n t grasping system based on m onocular vision has low c o s t,high p o sitio n in g accuracy a nd meets the needs o f in d u s tria l autom ation productio n. K e y w o r d s;m onocular v is io n;in d u s tria l ro b o t;image processing;tem plate m a tc h in g;pose detection 收稿日期=2017 -07-04 基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2〇16B02914) 作者简介:张驰(1992-),男,江苏宿迁人,硕士研究生,主要从事机器视觉方面的研究。E-m a il:1481178975@qq:〇m 通信联系人:周军,男,教授。E-m a il:zh j+6171@163:om

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