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一、视觉对位系统不抓点是什么原因?2 o( ~' z) K2 U7 o
主要是Mark点,好的软件可以支持MARK自定义选取。贴合的精度与Mark的大小也有关系,所以Mark越小,一致性越好,对位精度就越高!$ V. t4 F5 {, v' \, d
二、视觉定位系统的组成
7 z0 f1 a$ i+ ^0 } 机器人视觉定位系统构成如图 1 所示,在关节型机器人末端安装喷涂工具、单个摄像机,使工件能完全出现在摄像机的图像中。系统包括摄像机系统和控制系统:
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(1)摄像机系统:由单个摄像机和计算机(包括图像采集卡)组成,负责视觉图像的采集和机器视觉算法;' \1 u1 ?1 f4 }2 M1 j7 L
(2)控制系统:由计算机和控制箱组成,用来控制机器人末端的实际位置;经 CCD 摄像机对工作区进行拍摄,计算机通过本文使用的图像识别方法,提取跟踪特征,进行数据识别和计算,通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值,最后控制高精度的末端执行机构,调整机器人的位姿。
% D( @# M; L$ W$ W: m! O 喷涂机器人视觉定位系统组成, n' U& G+ N. F8 W4 |+ ] E) J; m
三、视觉定位系统工作原理4 O, j; v6 a4 J, A$ \- T4 T' |
视觉定位系统的工作原理
: R0 m t$ F; ]6 } 使用 CCD 摄像机和1394 系列采集卡,将视频信号输入计算机,并对其快速处理。首先选取被跟踪物体的局部图像,该步骤相当于离线学习的过程,在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物。学习结束后,图像卡不停地采集图像,提取跟踪特征,进行数据识别和计算,通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值,最后控制高精度的末端执行机构,调整机器人的位姿。工作流程如图2 所示。* f0 k$ Y# O1 I$ K$ g
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四、视觉定位系统软件流程图2 U7 N' V% |8 h- Y
基于区域的匹配
8 e) w, ?; }& W9 Q# [) V) A+ J 本文采用的就是基于区域的相关匹配方法。它是把一幅图像中的某一点的灰度领域作为模板,在另一幅图像中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的对应点领域,从而实现两幅图像的匹配。在基于区域相关的算法中,要匹配的元素是固定尺寸的图像窗口,相似准则是两幅图像中窗口间的相关性度量。当搜索区域中的元素使相似性准则最大化时,则认为元素是匹配的。! L& V6 N6 k. A+ K- q/ o: E
定义P (i, j) P 是模板图像中一点,取以P (i, j) P 为中心的某一邻域作为相关窗口K ,大小为(2w +1),假设K 在原始图中,水平方向平移Δu ,垂直方向平移Δu 后,K 所覆盖下的那块搜索区域叫做子图S k ,若K 和S k 相同,则它们的差为零,否则不为零。4 w( D e6 [% d
四元数致力于运动控制、图像与视觉传感等工业自动化技术的研发和应用,产品广泛应用于印刷设备、模切设备、贴合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工和检测设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。
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