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嘉仪机器视觉技术广西快3 > 业界资讯 > 典型的机器视觉系统可以分为哪几类?
典型的机器视觉系统可以分为哪几类?
编辑: 时间: 2018-03-13 11:19 浏览量: 55

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   目前针对“机器”的前沿性研究,很大部分都是从人、动物来获取灵感,比如我们研究苍蝇的眼睛,进而发明了相机;我们研究蝙蝠进而发明了雷达。所以在这新一轮工业革命大潮中,“机器”的发展方向必然是“类人化”、“拟人化”,让机器可代替人去工作,甚至能工作的比人更好。当然了,目前机器在有些方面已经可以代替人,也能比人做的更好,但是应用范围还比较狭窄,眼前的工作就是要进一步的使机器无限的接近于人。
    

   机器“拟人化”并不是说机器长的像人,这是一种很表面的理解,机器拟人的核心:一是机器能像人一样的去观察客观世界并获取信息;二是机器能像人一样的去思考判断,做出决策;三是机器可以像人一样灵活,去执行复杂的动作。看过《超能陆战队》电影的人都知道里面的“大白”,在不考虑目前技术实现的情况下,“大白”就是一个真正意义上的拟人化机器人。
      

   有人说“科学离不开幻想”,是的,在机器视觉行业,这点尤其明显,我们纵观《钢铁侠》里托尼的“虚拟立体实验室”、《终结者》中的“T800机器人”、“天网”等,这些科幻电影无不把“视觉技术”幻想到了极致的境界。如果未来真能达到这样的科技水平,那么我们认为现在就可以研究“人”和“机器”的结合。
      

    人在工作、学习、生活时,无论多复杂的工作其实都是以下几方面的单一或组合行为:
      

   看:用眼睛获取客观世界的信息,将信息传递给大脑进行分析。对于机器人来说,就相当于机器人的摄像头。目前在成熟行业应用中,大多只能实现二维定位(机器人只有一个摄像头),也就是说,目前的机器人只能对同一个平面上的物体信息进行扫描获取。那么未来的发展方向必然是全方位的三维场景重现,也就是说机器人需要像人一样有两只眼睛。


    随着机器人市场的迅速扩展和机器人技术的迅速成熟,工业机器人产业迎来了前所未有的良好发展机遇,然而有许多因素阻碍了机器人的普及,其中一个主要因素是:机器人的智能性。目前制造企业对机器人的使用还停留在简单地代替工位阶段。这是由于大多数机器人都是“瞎子”,它们对周围环境几乎没有感知能力,仅仅通过编程或单纯示教来执行某一特定动作。而面对智能化时代的到来,制造企业更追求效率、简便,各式各样的机器视觉已经悄然地占据行业高地。


  例如:在原有条件下,生产线上的搬运机器人大多是通过视觉再现或者预编程来实现各种操作,对物体的位姿有严格的限定,因此实质上机器人只是完成点到点的动作。而当物体的外部参数有变化时,机器人的就无法自动处理了,这样缺乏柔性度、灵活性的生产线无法满足柔性生产系统对物料输送和搬运的要求。为保证机器人不受物体位姿、方位的影响及高效地工作就必须引入机器视觉技术来实现对目标物体的识别和定位。
  典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分与视觉处理部分。图像采集部分主要包括相机、光源、镜头等硬件。视觉处理部分的核心则是软件算法,视觉处理通常在控制器端进行。据库柏特机器视觉领域资深工程师潘工介绍,其中最重要的组成部分为传感器(相机)与视觉处理算法。
  一般来说,工业上常用的相机为2D相机与3D相机。当前机器视觉主流的检测手段还是依赖2D相机,即从灰度图/彩色图中提取被测物特征,在X-Y平面内进行测量。当遇到需要高度测量或需要Z方向信息,如需要测高度、深度、厚度、体积、磨损等情况时,2D视觉往往无能为力。这时,3D视觉技术就成为解决机器视觉问题的重要检测手段。

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