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嘉仪机器视觉技术广西快3 > 公司动态 > 装卸机器视觉研究现状
装卸机器视觉研究现状
编辑: 时间: 2018-05-07 16:49 浏览量: 32

  

装卸机器视觉

   装卸机器视觉主要是面向物流与港口装卸过程的机器视觉,除了具备传统机器视觉的特点外,还与装卸工艺过程等紧密结合,并慢慢形成了其独特的一套研究内容。


①多源机器视觉传感器研究。针对装卸过程,传统应用的以CCD摄像机等为主的视觉传感器并不能满足其图像采集与成像的需求。在绝大多数的装卸机器视觉应用案例中,除了使用CCD摄像机外,还大量采用了以激光测距技术为基础的各类二维和三维距离成像系统。例如,上海振华重工集团在中国第一个全自动码头—厦门远海自动化码头中所应用的集装箱目标检测系统 Target Detection System(TDS)中,就大量采用了德国SICK公司生产的二维激光扫描雷达LMS511。而其集装箱箱号及外附件检测系统,则采用了上海海事大学与其合作开发的CCD智能摄像机系统。因此,在自动化发展的未来,装卸机器视觉必然是多源机器视觉系统的融合,针对不同的装卸需求,选择和应用不同来源的视觉图像采集与成像系统是必然的发展趋势,未来装卸机器视觉图像采集方式与方法也将是一个研究热点。


装卸机器视觉


②装卸机器视觉图像多层次处理与理解算法研究。仅仅完成装卸机器视觉图像采集与成像工作还远远不够支撑装卸过程的自动化,在此之后,还需要对图像进行加工处理,并对其中的目标进行识别与分析。其中在前一个层次中,主要研究如何对图像本身进行加工处理,使用了大量的图像处理技术与算法。针又对不同的成像图像,其处理算法也有很大差别:针对CCD摄像机采集的图像主要有图像滤被、图像分割及边缘提取等处理算法而针对激光雷达的成像图像,则有点云滤波点云修补等处理算法。在后个层次中,主要研究如何利用各种特征提取和模式识别算法,对图像中所包含的内在值息进行识别和理解。主要利用支持向量机、神经网络等分类或者聚类算法。


③装卸机器视觉海量图像数据的处理效率问题。随着对装卸机器视觉工作精度要求的提升,大量高精度的CCD、三维激光扫描雷达等图像传感器已被应用,其所输出的图像数据量也越来越大,而留给装卸机器视觉系统的处理时间是固定的。对大部分装卸机器识别系统而言,都要求能够对数据进行实时处理,所以对处理算法和识别算法提出了更高的效率要求。因此在有限的硬件条件下,如何简化图像预处理方法,找到合适的图像抽象特征,如何加快分类器算法,成了一个大的挑战。


④装卸机器视觉系统与装卸工艺知识融合问题。装卸机器视觉是围绕装卸展开的,因此必须受到装卸工艺知识的引导,但是由于装卸过程十分复杂,如何通过知识挖掘和知识总结,将装卸工艺知识融合到装卸机器视觉的图像识别及结果融合中,还需要进行大量工作。在这一点上,主要的困难在于:知识引导是一个跨学科的领域,是一个横跨机械工程、电气工程、信息技术、管理科学等多学科的问题,需要综合利用多领域的技术来综合解决。


机器视觉已经逐步成为工业自动化领域的主流检测手段,其分支装卸机器视觉也随着自动化港口装备的发展而成为未来港口必不可少的组成部分。


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