視覺測量儀推薦「多圖」

系統模塊組成：工件的在線識別定位，基本原理是對生產線上的工件進行特征提取，利用分類器對工件進行識別，再利用坐標變換得到工件的空間位置，后由執行機構來完成工件的分類與抓取工作。要完成這一動作，則系統需要具備兩大處理單元：圖像處理模塊和執行模塊。

（1）       圖像處理模塊：是指通過工業攝像機對目標圖像進行采集，然后由經圖像預處理單元對圖像進行中間處理，將處理好的結果送達執行模塊。在工件的識別過程中，應該包括所識別工件的種類，如果是工件的定位過程中，應該包括工件的具體位置，后通過計算機發送指令信號給執行單元來完成終的工作要求。

亮度：當選擇兩種光源的時候，的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時，可能有三種不好的情況會出現。，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統的影響會。魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時，結果圖像應該不會隨之變化。



當我們談論日益熱門的工業4.0、智能制造這些話題時，機器人是一個無論如何也繞不開的問題。機器人的智能化程度影響著整個工業演化的進程，傳統的機器人僅能在嚴格定義的結構化環境中執行預定指令動作，缺乏對環境的感知與應變能力，這極大地限制了機器人的應用。利用機器人的視覺控制，不需要預先對工業機器人的運動軌跡進行示教或離線編程，可節約大量的編程時間，提高生產效率和加工質量。這就是我們標題中提到的，基于機器視覺的工業機器人定位技術。這一技術在國內較早被應用于焊接機器人對焊縫的跟蹤，而維視圖像的視覺采集設備及圖像處理軟件，被行業內廣泛使用。