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[供应] 深圳视觉对位系统不抓点是什么原因?

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发表于 2020-12-7 11:08:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
- R) a$ h2 k: |% d# {4 f. E

& i  x0 J6 ~9 k6 J3 d6 r) E# J 一、视觉对位系统不抓点是什么原因?
- ?5 e) Z# I7 b7 i4 |/ N$ f# `6 O* L     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!
8 c6 h  y7 e$ l9 X4 W二、视觉定位系统的组成
  U7 z/ l: f2 x* v+ |( V* [  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:
- ?" N0 {4 ?2 u! A+ x
. R/ Y% I( T2 i' q4 c/ Y  (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;$ h( l6 B% z4 ^7 S
  (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 b5 Y) c+ V+ r  喷涂机器人视觉定位系统组成
  S+ y" w/ Z8 a6 N8 |三、视觉定位系统工作原理
# U; }' ~4 `% {& q/ j8 {* W   视觉定位系统的工作原理
, u" l4 ?) O1 Z8 J' i/ s+ {  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。
. a! I) A" W( ]- V6 l* M* j/ Q/ u$ p* ]; i9 o' Q. X
四、视觉定位系统软件流程图
6 N. ^8 d/ w1 O" n) z( h1 v2 E  基于区域的匹配& H+ p* Z4 G4 k/ n" ?
  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。7 ?0 y3 u4 Y9 [# {0 {
  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。
% a2 u8 U7 r' f( i7 r       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。
) p; L& j, `) D* N, J7 O) m
, p: J  {& Z& D; d: H$ T' s1 z- Y& \6 t) d6 x

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