机器人视觉算法-参考标准答案

1.什么是机器视觉

【概述】

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。

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。

正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】

一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCＤ照相机、图像处理单元(或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等。

系统可再分为：

主端电脑(HosｔComputer)

影像撷取卡(FｒameＧrabbｅr)与影像处理器影像摄影机CＣTV镜头显微镜头照明设备：Halogen光源LＥＤ光源

高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器

LＣD

机构及控制系统

PLC、PC-Ｂasｅ控制器

精密桌台伺服运动机台

【工作原理】

机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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,图像处理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、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等,实现自动识别功能。

【机器视觉系统的典型结构】

一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：１.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。2.镜头

ＦOV（ＦｉelｄＯf 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3.相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描ＣCＤ和面阵ＣCＤ；单色相机和彩色相机。4．图像采集卡

图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。

比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。5.视觉处理器

视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器,而且计算机也快多了,所以现在视觉处理器用的较少了。

2．机器视觉的主要应用领域有哪些

机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%－50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板,覆铜板及所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件;电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMＴ工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMＴ材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

而在中国,视觉技术的应用开始于90年代,因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌，如康耐视、迈思肯、欧姆龙等。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。例如：深圳市品印宝智能科技有限公司,是康耐视白钻代理商。也是迈思肯深圳核心代理商。在短短六年的时间里,就发展成国内首屈一指的机器视觉企业。国内也开始意识到机器视觉的重要性，微视就是中国人自己的机器视觉的公司，研发自己的机器视觉产品。当然，技术上跟国外的品牌还存在一些不足。

随着经济水平的提高,3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力,在生产过程的早期就报废劣质产品,从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。

在行业应用方面,主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业,可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率,可以提高分拣效率,减少人工劳动1、食品安全监测

机器人视觉大作业

机器人视觉论文 论文题目：基于opencv的手势识别院系：信息科学与工程学院 专业：信号与信息处理 姓名：孙竟豪 学号：21160211123

摘要 文中介绍了一种易于实现的快速实时手势识别算法。研究借助计算机视觉库OpenCV和微软Visual Studio 2008 搭建开发平台，通过视频方式实时提取人的手势信息，进而经二值化、膨胀腐蚀、轮廓提取、区域分割等图像处理流程甄别出当前手势中张开的手指，识别手势特征，提取出人手所包含的特定信息，并最终将手势信息作为控制仪器设备的操作指令，控制相关设备仪器。 0、引言 随着现代科技的高速发展及生活方式的转变，人们越发追求生活、工作中的智能化，希望享有简便、高效、人性化的智能操作控制方式。而伴随计算机的微型化，人机交互需求越来越高，人机友好交互也日益成为研发的热点。目前，人们已不仅仅满足按键式的操作控制，其目光已转向利用人体动作、表情变化等更加方便、友好、直观地应用智能化交互控制体系方面。近年来，国内外科学家在手势识别领域有了突破性进展。1993 年B．Thamas等人最先提出借助数据手套或在人手粘贴特殊颜色的辅助标记来进行手势动作的识别，由此开启了人们对手势识别领域的探索。随后，手势识别研究成果和各种方式的识别方法也纷然出现。从基于方向直方图的手势识别到复杂背景手势目标的捕获与识别，再到基于立体视觉的自然手势识别，每次探索都是手势识别领域内的重大突破。 1 手势识别流程及关键技术 本文将介绍一种基于 OpenCV 的实时手势识别算法，该算法是在现有手势识别技术基础上通过解决手心追踪定位问题来实现手势识别的实时性和高效性。 基于 OpenCV 的手势识别流程如图 1 所示。首先通过视频流采集实时手势图像，而后进行包括图像增强、图像锐化在内的图像预处理，目的是提高图像清晰度并明晰轮廓边缘。根据肤色在 YCrCb 色彩空间中的自适应阈值对图像进行二值化处理，提取图像中所有的肤色以及类肤色像素点，而后经过膨胀、腐蚀、图像平滑处理后，祛除小块的类肤色区域干扰，得到若干块面积较大的肤色区域; 此时根据各个肤色区域的轮廓特征进行甄选，获取目标手势区域，而后根据目标区域的特征进行识别，确定当前手势，获取手势信息。

安川机器人程序示例

2 *cycle 注释：循环运行 3 MOVJ C00000 VJ= point ①：距对中台大概150mm的位置 4 PULSE OT#(68) T= ＲＢ时间测量point１１(取出待机位置) 5 *Loop1 abel：Loop1 6 JUMP *cyclstop IF IN#(16)=ON JUMP命令：循环停止指令IN16为ON则跳至label「CYCLESTOP」 7 JUMP *Whip_out IF IN#(18)=ON JUMP命令：可取出压机板件IN18为ON则跳至label「Whipout」 8 *Whip_out label：Whip_out (去取对中台上的板件的工序） 9 PULSE OT#(31) T= 脉冲信号（输出指定时间：开始取出OUT31 10 PULSE OT#(16) T= 脉冲信号（输出指定时间）：吸取指令OUT16 ON 11 MOVJ C00001 VJ= point ②：DF对中台吸取位置上（大概50mm上） 12 PULSE OT#(57) T= RB时间测量point2 (吸取位置上） 13 MOVL C00002 V= PL=1 point ③：DF对中台上板件吸取位置 14 PULSE OT#(58) T= RB时间测量point3 (吸取位置） 15 TIMER T= 定位精度提升的时间 16 WAIT IN#(24)=ON 待输入：吸取确认ON 17 PULSE OT#(59) T= RB时间测量(吸取完毕） 18 方MOVJ C00003 VJ= point ④：DF对中台吸取位置上（Ｚ方向上升至与point①同样位置,Ｘ方向稍微移至负方 19 PULSE OT#(60) T= RB时间测量point4 (吸取位置上） 20 TIMER T= ？定位精度提升的时间？ 21 PULSE OT#(27) T= 脉冲信号：取出完毕OUT27 22 MOVJ C00004 VJ= point ⑤：压机投入待机位置 23 PULSE OT#(61) T= RB时间测量point5 (取出待机位置） 24 PULSE OT#(62) T= RB时间测量point6 (投入待机位置）

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 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。 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。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理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、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.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。 2.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 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

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

KUKA机器人使用经验总结

1.机器人如何在一个平面内运动 解决办法：设置工具坐标、基座标，然后在调用PTP、LIN、CIRC指令时设置所用坐标为基座标即可 2.如何让机器人走相对位置 解决方式：通过查资料及试验发现，展开所用命令LIN P1，所走的P1点的坐标存在XP1中，XP1是E6POS类型，可直接对XP1.X,XP1.Y,XP1.Z,XP1.A,XP1.B,XP1.C这六个坐标参数赋值，赋完值后，再执行LIN XP1，机器人就会走到赋值的坐标点，如此便可进行相对赋值，如P2点需要在P1点X轴方向再前进200mm，则可设为XP2.X=XP1.X+200；将当前机器人坐标值赋给指定的P3点方法为XP3=$POS_ACT 3.如何与机器人建立通讯 解决方法：当机器人为客户端时，写一个外部电脑的服务器程序，设置外部电脑IP，开启服务器监听程序，机器人端按照所给示例设置对应的XML配置文件，写相应的运行代码，解析通讯数据并做相应的回应，然后运行，通讯时外部电脑关掉防火墙，否则通讯不上。机器人做服务器也是同理，区别只在于：机器人方面，XML配置文件中要改一下设置，外部电脑要改成客户端程序。 4.机器人外部IO如何使用 解决方法：机器人外部IO由机器人自身供电，接线方式如下：

判断机器人的指定输入端1是否有信号指令为WAIT FOR $IN[01]，当端口1有信号，程序将会往下进行，否则一直等待。设置输出端6的指令为$OUT[06]=TRUE，有几个输出信号为固定的安全类信号，不能设置，如OUT[01]默认为控制器就绪,OUT[02]默认为紧急关断闭合，OUT[08]默认为内部紧急关断等。输入输出信号可在示教器的显示→输入/输出端→数字输入/输出端界面实时查看； 5.如何通过外部传坐标点运行机器人 解决方法：在机器人程序的XML通讯配置文档中的接收项里增加FRAME参数和S、T 两个参数（FRAME参数是保存机器人XYZABC坐标值，两个int型参数保存S、T的值，FRAME 参数决定机器人的目标点位，S、T决定机器人的路径），然后在机器人程序中写读取指令，当机器人与外部电脑通讯时，收到这几个参数，再将参数值赋值给目标点位即可。 6.机器人在执行LIN指令过程中，有时候会报轴超速 解决方法：一般出现该问题，很可能是执行LIN指令的路径会让机器人过奇点，奇点的概念是：即便在给定状态和步骤瞬息的情况下，也无法通过逆向运算得出唯一的数值时，即可认为是一个奇点。六轴机器人有3个奇点，分别是置顶奇点（腕点垂直于机器人的A1轴）、延展位置奇点（腕点位于A2和A3的延长线上）和手轴奇点（轴A4和A6彼此平行，并且A5处于±0.01812°的范围内）,在规划机器人的路径时,需尽量避开这三个奇点,可通过调整机器人的姿态避开。

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

安川机器人程序示例

精心整理 1NOP 程序起始命令（空指令）2*cycle 注释：循环运行 3MOVJ C00000 VJ=100.00point ①：距对中台大概150mm 的位置 4PULSE OT#(68) T=0.50ＲＢ时间测量point １１ (取出待机位置) 5*Loop1abel ：Loop1 6JUMP *cyclstop IF IN#(16)=ON JUMP 命令：循环停止指令 IN16为ON 则跳至No.50 label 「CYCLESTOP 」 7JUMP *Whip_out IF IN#(18)=ON JUMP 命令：可取出压机 板件 IN18为ON 则跳至No.8 label 「Whipout 」 18方point 31PULSE OT#(63) T=0.50RB 时间测量point7 (释放位置上） 32MOVL C00007 V=1500.0 PL=3point ⑧：板件释放位置 33PULSE OT#(64) T=0.50RB 时间测量point8 (释放位置） 34TIMER T=0.10定位精度提升的时间 35 PULSE OT#(17) T=1.00OUT17脉冲信号：释放指令 36WAIT IN#(24)=OFF 待输入：时间测量point OFF 37PULSE OT#(65) T=0.50RB 时间测量 （释放完了） 38MOVJ C00008 VJ=100.00point ⑨：板件释放位置上 39PULSE OT#(66) T=0.50RB 时间测量point9 (释放位置上） 40MOVJ C00009 VJ=80.00point ⑩：返回轨迹时的RB 手柄防振减速 41MOVJ C00010 VJ=60.00point ?：point ⑤ 返回No.1压机投入待机位置

浅谈机器人视觉技术

浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，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。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器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。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知

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：

安川机器人命令一览所有指令介绍

安川机器人命令一览所有指令介绍 MOVJ功能以关节插补方式向示教位置移动。 添加项目位置数据、基座轴位置数据、 工装轴位置数据 画面中不显示 VJ=（再现速度）VJ:0.01～100.00% PL=（定位等级）PL:0～8 NWAIT UNTIL语句 ACC=（加速度调整比率）ACC：20～100％ DEC=（减速度调整比率）DEC：20～100％ 使用例MOVJ VJ=50.00PL=2NWAIT UNTIL IN#(16)=ON MOVL功能以直线插补方式向示教位置移动。 添加项目位置数据、基座轴位置数据、 工装轴位置数据 画面中不显示 V=（再现速度）、 VR=（姿态的再现速度）、 VE=（外部轴的再现速度） V:0.1～ 1500.0mm/秒 1～9000cm/分

R:0.1～180.0°/秒 VE:0.01～100.00% PL=（定位等级）PL:0～8 CR=（转角半径）CR：1.0～6553.5mm NWAIT UNTIL语句 ACC=（加速度调整比率）ACC：20～100％ DEC=（减速度调整比率）DEC：20～100％ 使用例MOVL V=138PL=0NWAIT UNTIL IN#(16)=ON MOVC功能用圆弧插补形式向示教位置移动。 添加项目位置数据、基座轴位置数据、 工装轴位置数据 画面不显示 V=（再现速度）、VR=（姿态的再现速度）、 VE=（外部轴的再现速度） 与MOVL相同。 PL=（定位等级）PL:0～8 NWAIT ACC=（加速度调整比率）ACC：20～100％ DEC=（减速度调整比率）DEC：20～100％使用例MOVC V=138PL=0NWAIT 10基本命令一览

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

安川机器人远程控制总结 _机器人端

安川机器人远程控制总结 一、m aster程序 1、master程序的设置 单击【主菜单】—>选择屏幕上的【程序内容】—>【新建程序】，如图1-1。 图1-1 单击【选择】显示如图1-2所示的界面，单击【选择】，输入程序名，单击软键盘【ENTER】，显示如图1-3所示的界面，单击【执行】，此处程序名为“MASTER”，程序创建完毕。

图1-2 图1-3 单击【主菜单】—>选择屏幕上的【程序内容】—>【主程序】，如图1-4。 图1-4 单击【选择】，显示如图1-5所示的设置主程序界面。

图1-5 单击【选择】，出现如图1-6所示的界面，单击【向下】选择“设置主程序”。 图1-6 显示如图1-7所示的界面，单击【向下】选择“MASTER”单击【选择】。

如图1-7 主程序设置完毕。 2、MASTER程序的编辑 单击【主菜单】—>选择【程序内容】—>【选择程序】—>【选择】，出现如图1-7所示的界面，单击【向下】，选择“MSATER”，单击【选择】。在如图2-1所示的界面下编辑主程序。 图2-1 此处以2个工位，每个工位3种工件的工作站为例创建主程序内容，需要熟悉机器人示教器的基本操作（如【命令一览】【插入】【回车】【选择】）。 插入DOUT OT#(1) OFF程序举例： 光标定位在左侧行号处，如图2-2，如图单击【命令一览】，选择【I/O】，单击【选择】，选择【DOUT】，如图2-3所示的界面

图2-2 图2-3 单击【选择】，显示如图2-4所示的界面，光标定位在“DOUT”上，单击【选择】，显示如图2-5所示的界面，光标定位到“数据”行的ON，单击【选择】，切换成“OFF”，单击两次【回车】则可出入该指令。需要指出的是在光标定位处插入指令是向下插入。

一张图搞懂机器人视觉与机器视觉

机器人视觉与计算机视觉：有什么不同? By Alex 机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？ 要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！ 当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用…机器视觉?，这是一个完全可以理解的错误。因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。 在这篇文章当中，我们分解了机器人视觉的“族谱”，以显示在更广泛的信号处理领域所在的位置。 什么是机器人视觉(Robot Vision)？ 在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。例如，您的系统可以使一个二维摄像头，检测到机器将拿起来的一个对象物。更复杂的例子可能是使用一个3D立体相机来引导机器人将车轮安装到一个以移动中的车辆上。 如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子。对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题。但对于某些应用来说，机器人视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。 机器人视觉(Robot Vision)的“族谱” 机器人视觉与机器视觉密切相关，机器视觉我们稍后再介绍。他们两个又都与计算机视觉密切相关。如果他们谈论的是一个“族谱”，计算机视觉可以看作是他们的“父母”。然而，为了详细的了解他们在整个系统中的位置，我们要更进一步介绍他们的“祖父母”-信号处理。 族谱 信号处理(Signal Processing)

工业机器人视觉系统

工业机器人及机器人视觉系统 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。 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。 机器视觉系统的应用 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的

处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分 工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

库卡工业机器人运动指令入门知识 学员必备

库卡工业机器人运动指令的入门知识 问?学完了的运动指令后，可以了解到哪些？ 答（1）通过对机器人几种基本运动指令的学习，能够熟练掌握机器人各种轨迹运动的相关编程操作 （2）通过学习PTP运动指令的添加方法，能够掌握机器人的简单编程 机器人的运动方式： 机器人在程序控制下的运动要求编制一个运动指令，有不同的运动方式供运动指令的编辑使用，通过制定的运动方式和运动指令，机器人才会知道如何进行运动，机器人的运动方式有以下几种： （1）按轴坐标的运动（PTP:Point-toPoint，即点到点） （2）沿轨迹的运动：LIN直线运动和CIRC圆周运动 （3）样条运动：SPLINE运动 点到点运动

PTP运动是机器人沿最快的轨道将TCP从起始点引至目标点，这个移动路线不一定是直线，因为机器人轴进行回转运动，所以曲线轨道比直线轨道运动更快。此轨迹无法精确预知，所以在调试及试运行时，应该在阻挡物体附近降低速度来测试机器人的移动特性。 线性运动

线性运动是机器人沿一条直线以定义的速度将TCP引至目标点。在线性移动过程中，机器人转轴之间进行配合，是工具或工件参照点沿着一条通往目标点的直线移动，在这个过程中，工具本身的取向按照程序设定的取向变化。 圆周运动 圆周运动是机器人沿圆形轨道以定义的速度将TCP移动至目标点。圆形轨道是通过起点、辅助点和目标点定义的，起始点是上一条运动指令以精确定位方式抵达的目标点，辅助点是圆周所经历的中间点。在机器人移动过程中，工具尖端取向的变化顺应与持续的移动轨迹。 样条运动

样条运动是一种尤其适用于复杂曲线轨迹的运动方式，这种轨迹原则上也可以通过LIN运动和CIRC运动生成，但是相比下样条运动更具有优势。 创建以优化节拍时间的运动（轴运动） 1?PTP运动 PTP运动方式是时间最快，也是最优化的移动方式。在KPL程序中，机器人的第一个指令必须是PTP或SPTP，因为机器人控制系统仅在PTP或SPTP运动时才会考虑编程设置的状态和转角方向值，以便定义一个唯一的起始位置。 2?轨迹逼近 为了加速运动过程，控制器可以CONT标示的运动指令进行轨迹逼近，轨迹逼近意味着将不精确到达点坐标，只是逼近点坐标，事先便离开精确保持轮廓的轨迹。 PTP运动的轨迹逼近是不可预见的，相比较点的精确暂停，轨迹逼近具有如下的优势： （1）由于这些点之间不再需要制动和加速，所以运动系统受到的磨损减少。（2）节拍时间得以优化，程序可以更快的运行。 创建PTP运动的操作步骤 （1）创建PTP运动的前提条件是机器人的运动方式已经设置为T1运行方式，并且已经选定机器人程序。

安川视觉使用步骤

安川视觉使用步骤 1、启动 第一步：打开电源； 第二步：左击(注：切换摄像头)，右击（注：显示存储的图像） 第三步：左右键同时长按进入主菜单选项； 2、物体有无检测 第一步：点击Object Existence Check（物体有无检测）； 第二步：点击Set Parameters（设置参数）； 第三步：点击Camera1 Countof Work (摄像头1工作计数个数，最多可以识别16个)； 第四步：根据实际情况设定个数； 第五步：点击Exit (退出)； 第六步：点击Train CheckPattem (参数登陆菜单)； 第七步：点击Select Camera（选择摄像头）选择摄像头1； 第八步：点击Select Object（选择物体）选择物体1； 第九步：点击MoveL/T（左上移动）框好工件； 第十步：点击Move R/B（右下移动）框好工件； 第十一步：点击Move Entirely (整体移动) 框好工件； 第十二步：点击Run Training（执行模板登陆）每次学习完都需要试运行一下； 第十三步：点击Select Object（选择物体）选择物体2； 第十四步：点击MoveL/T（左上移动）框好工件； 第十五步：点击Move R/B（右下移动）框好工件； 第十六步：点击Move Entirely (整体移动) 框好工件； 第十七步：点击Run Training（执行模板登陆）每次学习完都需要试运行一下； 第十八步：（根据实际需要学习的个数重复以上步骤）； 第十九步：点击Search Param (设定阀值)； 第二十步：点击Threshold/

第二十一步：点击Exit (退出)； 第二十二步：点击Tryout (试运行)检测学习是否成功； 第二十三步：点击Exsecut（执行）； 3、尺寸检测 第一步：点击Dimension Check (物体尺寸检测)； 第二步：点击Measure Number (检测物体个数)，根据实际需要输入物体个数； 第三步：点击Training Template (转移到模板登陆菜单)； 第四步：点击Select Camera (选择相机)，选择1号相机； 第五步：点击Measure No.(选择几号工件)； 第六步：SelectPos（选择测量的点），选择第一个点； 第七步：点击Move L/T (左上移动)，框好位置； 第八步：点击Move R/B（右下移动），框好位置； 第九步：点击Run Training（执行模板登陆）每次学习完都需要试运行一下； 第十步：点击Set Locate Pos（选择方式）； 第十一步：点击Cursor（光标）； 第十二步：选择好位置； 第十三步：SelectPos（选择测量的点），选择第二个点； 第十四步：点击Move L/T (左上移动)，框好位置； 第十五步：点击Move R/B（右下移动），框好位置； 第十六步：点击Run Training（执行模板登陆）每次学习完都需要试运行一下； 第十七步：点击Set Locate Pos（选择方式）； 第十八步：点击Cursor（光标）； 第十九步：选择好位置； 第二十步：点击Exit（退出）； 第二十一步：点击Regist Tolerance (转移到基准状态登陆菜单)

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。

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

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