东莞视觉引导机器人kuka机器人视觉引导真的吗

来源网络发布时间:2019-09-07 15:23:05

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（1） 在工业检测方面

近几十年来，在工业检测中利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点，使机器视觉技术得到了广泛的应用，取得了巨大的经济与社会效益。

自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验，如木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。这些检测识别系统属于二维机器视觉，技术已经较为成熟，其基本流程是用一个摄像机获取图像，对所获取的图像进行处理及模式识别，检测出所需的内容。

高端而相比传统的定位方式，工业视觉软件用于自动化生产中的定位精度更高，定位结果更稳定、更可靠、更智能化，可以为为工业生产带来产品质量的提升以及带来产量的增加；并且，工业视觉软件的定位速度相比起传统的定位方式来说，速度上也有了较大的提升。速度提升了，在降低厂家生产成本的同时，也能全方位满足厂家24小时不停机生产的需求。可以这样说，工业视觉软件不仅推动了工业视觉技术和工业生产的快速发展，同时也让工业生产企业真正的从中受益。以此同时，工业生产的快速发展也能够进一步的刺激了工业视觉产品的销售，这使工业视觉行业，得到长期的持续增长，形成完善的产业链，推动工业4.0的火速发展。

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机器人研究的核心就是：导航定位、路径规划、避障、多传感器融合。定位技术有几种，不关心，只关心视觉的。视觉技术用到“眼睛”可以分为：单目，双目，多目、rgb-d，后三种可以使图像有深度，这些眼睛亦可称为vo（视觉里程计：单目or立体），维基百科给出的介绍：在机器人和计算机视觉问题中，视觉里程计就是一个通过分析处理相关图像序列来确定机器人的位置和姿态。东莞视觉引导机器人kuka机器人视觉引导真的吗同时，局部纹理信息也存在不同程度的重复性，即全局性。纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。

形状和异常，并进行有效治疗发挥了重要的作用。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像，如ｘ射线反映的是骨骼组织，核磁共振影像反映的是有机组织图像，惯性传感器是检测加速度与旋转运动的高频（1khz）传感器，对惯性传感器数据进行处理后我们可以实时得出车辆的位移与转动信息。等人[100]利用自相关函数和小波变换系数提取基元，等等。确定基元后需要提取基元的特征参数和纹理结构参数作为描述图像纹理的特征。基元的特征参数有面积、周长、离心率、矩量等，结构参数则由基元之间的排列规律确定；基元的排列规则是基元的中心坐标及基元之间的空间拓扑关系，可从基元之间的模型几何中得到，也可以通过基元之间的相位、距离等统计特征中得到，较复杂的情况可以用句法分析、数学形态学等方法。

在半导体器件外观视觉检测中， 首先要根据检测项目搜索到相应区域，该区域包含待检的对象，如：引脚、定位孔、塑封体等，在图像处理上通常把这些区域称为roi(region of interest)区域，因此，能准确快速地搜索到相应的roi 区域是有效检测的前提和保证。

视觉跟踪（visual tracking）技术是计算机视觉领域中的一个重要问题。所谓视觉跟踪，就是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获取运动目标的运动参数（如位置、速度、加速度等）以及运动轨迹，从而进行深入一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的任务［1］。由于视觉跟踪技术在很多领域有着广泛的应用前景，视觉跟踪技术已经成为人工智能领域一项热门的研究课题。

（2） 在医学上的应用

在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁共振、超声波、激光、ｘ射线、γ射线等对人体检查记录的图像，再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，最后得出相关信息，对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常，并进行有效治疗发挥了重要的作用。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像，如ｘ射线反映的是骨骼组织，核磁共振影像反映的是有机组织图像，而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析。

（3） 交通监控领域中的应用

智能交通监控领域中，在重要的十字路口安放摄像头，就可以利用摄像头的快速拍照功能，实现对违章、逆行等车牌的车牌进行自动识别、存贮，以便相关的工作人员进行查看。

（4） 在桥梁检测领域中的应用

人工检测法和桥检车法都是依靠人工用肉眼对桥梁表面进行检测，其速度慢，效率低，漏检率高，实时性差，影响交通，存在安全隐患，很难大幅应用；无损检测包括激光检测、超声波检测以及声发射检测等多种检测技术，它们仪器昂贵，测量范围小，不能满足日益发展的桥梁检测要求；智能化检测有基于导电性材料的混凝土裂缝分布式自动检测系统和智能混凝土技术，也有最前沿的基于机器视觉的检测方法。导电性材料技术虽然使用方便，设备简单，成本低廉，但是均需要事先在混凝土结构上涂刷或者埋设导电性材料进行检测，而且智能混凝土技术还无法确定裂缝位置、裂缝宽度等一系列问题距实用化还有较长的距离；而基于机器视觉的检测方法是利用ccd相机获取桥梁表观图片，然后运用计算机处理后自动识别出裂缝图像，并从背景中分离出来然后进行裂缝参数的计算的方法，它具有便捷、直观、精确、非接触、再现性好、适应性强、灵活性高、成本低廉的优点，能解放劳动力，排除人为干扰，具有很好的应用前景。

据统计，混凝土桥梁的损坏有90%以上都是由裂缝引起的，因此对桥梁的健康检测主要是对桥梁表观的裂缝进行检测与测量。基于机器视觉的桥梁检测技术主要包括三部分内容：桥梁表观图像的获取技术、基于图像的裂缝自动识别理论与算法以及基于图像的裂缝宽度等病害程度定量化测量方法。

基于机器视觉的自动化、智能化检测技术已经在道路、隧道上得到了成功应用，在桥梁上也得到了初步的应用，但主要集中在视线开阔的高空混凝土构件表观图像获取技术上，在病害的自动识别方面仍停留在理论研究阶段，还无法应用于实际工程当中。

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