|
& i1 V# D% {9 z5 A4 }
5 j& h0 ~0 M3 d- N 一、视觉对位系统不抓点是什么原因?4 u1 R4 ?7 B, o! N
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!, d- R3 `4 n0 {5 \( D
二、视觉定位系统的组成$ [. N: j+ }2 [4 ^( R
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:( {9 B0 s" W9 `$ Q+ J/ ^* d
0 U3 D" d, ?! }% q: @ (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;
! w. Z3 [. q/ D7 u/ [ (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。
2 N% I) X4 ^* f% L) S 喷涂机器人视觉定位系统组成/ w- e- {) x# _1 f
三、视觉定位系统工作原理
7 e$ `/ F) }( @. C6 v 视觉定位系统的工作原理$ Q+ h6 y8 R9 b9 M3 L, F
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。
- d! w# C) s! ~8 q3 X8 @+ S: \2 k: a( [+ a
四、视觉定位系统软件流程图6 J" X5 t- S! [
基于区域的匹配
* Y& V7 j( ]$ k( u, x7 P x& Z, F 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。
9 `' Y/ H9 T& V8 h y 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。
. R5 I: Y$ X+ t: e9 v3 J# m 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。
, c' g+ U7 a8 `1 C0 \7 O
, C, ]% ~3 R% M" r9 Q3 y
- ~4 A" A. R/ C4 p |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?注册
x
|