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机器人机器视觉技术设计还有哪些难题你不知道?_波音体育在线
2021-01-02 [14601]
本文摘要:在工业生产领域,机器人检查产品严重依赖机器视觉,视觉灵敏度直接影响产品的检查速度和检查质量,因此,设计质量、身体质量的视觉产品尤为重要。

在工业生产领域,机器人检查产品严重依赖机器视觉,视觉灵敏度直接影响产品的检查速度和检查质量,因此,设计质量、身体质量的视觉产品尤为重要。在设计过程中,设计师不会面临视觉定位、测量、检查、识别等诸多难题。

第一,发光的稳定性产业视觉应用一般分为四类:定位、测量、检测和识别。在这里测量照明的稳定性是最低的。这是因为,如果光线再次发生10-20%的变化,测量结果可能会偏离1-2个像素。

这不是软件的问题。这是光的变化。当然,通过硬件摄像机分辨率的提高,也是提高准确度,妨碍外部使用环境的方法。

例如,以前的相机对应空间大小为1像素10um,提高分辨率后换成1像素5um,准确度与可以指出增加1倍相似,对环境的壁垒自然加强。其次,工件防卫的不一致性通常是被测量的项目,无论是离线检查还是在线检查,如果是完全自动简化的检查设备,首先要做的就是找到要测试的对象。每次对象经常出现在拍摄现场,都要能准确地知道对象在哪里。即使用在一些机器固定区等上,也不能保证对象每次都是同一个方向出现的,特别是准确度高。

为此,应使用定位功能。如果位置不正确,测量工具经常出现的位置可能不正确,测量结果有时不会有小偏差。(威廉莎士比亚、奥赛罗、位置、位置、位置、位置、位置、位置、位置)第三,校准一般需要在高精度测量中进行以下几项校准。

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第一,光学失真校正(如果不使用软件镜头,通常需要校正);其次,这是因为投影扭曲的校正,即防卫误差表示的图像扭曲校正,3水图像空间的校正,即明确计算每个像素对应空间的尺寸。但是现在的校准算法都是基于平面的校准。

如果要测量的物理不是平面的,那么校准就不一定要做一些特殊的算法。一般来说,校准算法是无法解决的。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),)另外,有些校准不是用来校准板的,需要设计类似的校准方法,因此,在软件中,通过几个校准算法并不能解决所有问题。

第四,物体的运动速度如果测量的物体处于运动状态,而不是惯性,则需要考虑运动模糊对图像精度(模糊像素=对象运动速度*相机曝光时间)的运动模糊。这也不是软件必须解决问题。5.软件的测量精度不能在测量应用过程中被认为是1/2-1/4像素,最差为1/2,不能应用于超过1/10-1/30像素精度的位置。

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这是因为在测量应用过程中,软件需要从图像中提取的特征点非常少。机器视觉的运动速度和测量准确度在整个产品中占据最重要的位置,运动速度与检查能力成反比。

运动越慢,检测的质量效果越好,因此提高运动准确度和检查细节是最重要的。(大卫亚设,北方执行部队。)。


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