机器视觉 :在实际的工业生产中,人经常用来检测、测量和判断类工作。
典型的机器人视觉系统组成分:图像采集部分、图形处理部分、运动控制部分。
视觉系统组成:视觉系统一般由硬件和软件组成。
硬件一般包含:相机、光源、图像采集卡。
视觉软件一般会安装在PC端,或者集成在触摸屏中。
视觉系统应用主要有:识别、定位等。
识别:通过扫描条形码、二维码、字符、颜色等,特征识别
定位:通过在图像识别系统对工件进行寻找,通过特征匹配进行定位,软件进行判断位置。
视觉成像又包含几个典型组件: 光源,镜头,工业相机。
光源和镜头都需要我们掌握光学知识,不同的打光方式,可以让相机对物体产生完全不同的成像;而镜头的倍率,焦距,视野等的选择不同直接决定了成像的逼真度。对于一名机器视觉工程师来说,掌握如何选择镜头,如何选择光源,如何确定打光方式是最基本的技能。
工业相机需要我们掌握光电知识,掌握相机传感器的区别,掌握图像成像的基本知识如清晰度,动态范围,视场角等等,这样我们才能根据需求和场景选择正确的相机,最快速的掌握这些知识的方法是买一台入门级单反来研究透这些成像参数和成像的关系。
图像处理我们一般理解是在PC机器上进行的,实际上在工业领域,大部分采用工控机,因为它稳定,加上有成本优势。
典型的运动控制卡如固高,可以入手研究一下。更为高级一点的PLC,也可以玩起来,这部分的难点在于,精度的矫正,因为很多场景和需求对精度的要求是非常高的。 除了以上三点,整体方案的搭建能力是至关重要的, 因为方案需要把这些部分都串起来,并且能够和现实场景联系起来,满足实际的生产自动化需求。 视觉系统的优点: 安全。视觉检测过程中,被检测的单位不会与检测物体进行直接接触,不会造成任何损伤。 视野宽广。相对人眼而言,视觉系统可以感知红外先,比人眼检测范围更大。 系统稳定。人类很难长时间注意力高度集中对某一物体进行观察,是机器人视觉可以长时间地作为测量、分析和识别。 应用广泛。机器视觉不仅仅只用在机器人上,在工业、农业、国防、交通、医疗等行业都得到了广泛使用。3. 运动控制部分