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机器视觉识别特征有哪些?
大学仕 2020-11-26 13:20 231浏览
  现在各类机械设备越来越多样化,而这些设备的出现,也在一定程度上帮助人们更好的工作,而机器视觉设备近些年来更是使用率逐渐提高,工业化生产和产品也越来越精细,今天小编要介绍的是视觉识别,那你知道机器视觉识别特征有哪些吗?下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  视觉识别是将企业理念与价值观通过静态的具体化的视觉传播形式,有组织有计划地传达给社会大众,树立企业统一性的识别形象。  视觉识别最主要的特征是外在、直接、具有传播力和感染力。视觉识别是将企业标志的基本要素,以强力方针及管理系统有效地展开,形成企业固有的视觉形象,是透过视觉符号的设计统一化来传达精神与经营理念,有效地推广企业及其产品的知名度和形象。  当企业视觉识别最基本要素标志、标准字、标准色等被确定后,就要从事这些要素的精细化作业,开发各应用项目。视觉识别通常最基本的是企业名称的标准字与标志等要素组成一组一组的单元,以配合各种不同的应用项目,各种视觉设计要素在各应用项目上的组合关系一经确定,就应严格地固定下来,以期达到通过统一性,系统化来加强视觉祈求力的作用。  大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构,建立了一个服务商人才库,企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上,通过公开招标、服务商店铺搜索,线下项目对接等方式,快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕专家对机器视觉识别特征相关的介绍,相信您对自动化设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求,四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您:买机器的时候一定要货比三家,不要一味的只看价格,机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的机器视觉识别特征相关的内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多自动化设备的相关信息,请留意本网站的最新更新。
紫外光在缺陷视觉检测中的应用
大学仕 2020-11-17 15:20 286浏览
  对于检查塑料、油漆和标签的开发者而言,紫外(UV)照明能显示出可见光无法显示出的缺陷。许多机器视觉系统使用390-700nm的可见光LED照明组件为产品提供照明。虽然这些照明组件被系统设计人员广泛应用,但是市场对于塑料、油漆、印刷油墨和染料等产品的检测需求日益增加,而这些产品检测更适合采用紫外(UV)照明。过去,这些产品的检测受到了紫外光源成本过高的限制。然而,随着低成本紫外LED照明的出现,这些应用正变得越来越便宜。  紫外线(UV)是波长10-400nm的电磁辐射,分三个不同的波段。300-400nm称为近紫外波段,这个波段又分为UV-A(315-400nm)和UV-B(280-315nm)两个子波段。UV-C波段位于300nm以下,覆盖100-280nm波长。机器视觉常用的紫外波长位于UV-A波段,最常用的有365nm和395nm。  紫外光可用于机器视觉应用中,用于检测用可见光无法检测到的特征。由于紫外光能被许多材料吸收,所以可以捕获产品表面的图像,并且由于紫外光具有比可见光更短的波长,因此能被产品的表面特征散射。紫外照明能以两种不同的方式应用到机器视觉系统中。  在反射紫外成像应用中,用紫外光照射物体,并使用对紫外光敏感的单色或彩色相机捕获图像。在紫外-荧光成像中,用紫外光照射物体表面,在添加有荧光增白剂的涂料、塑料、印刷油墨和染料等产品中,这些荧光材料将吸收紫外辐射,然后发射出波长更长的荧光。吸收峰位波长和发射峰位波长之间的差,称为斯托克斯位移。  哪种紫外光源和相机可以在特定的应用中使用,通常需要反复试验。话虽如此,但是在紫外-荧光成像应用中,尽可能多地向物体施加紫外照明非常重要,因为物体吸收紫外光后的发射光比吸收光具有更长的波长,因此发射光的能量更低。使用仅允许部分光谱通过的彩色带通滤波器也非常必要。  需要这种带通滤波器的原因是,今天许多CCD和CMOS相机都对紫外光较为敏感。因此,当用于紫外荧光应用时,可能会在紫外光源和可见荧光之间发生干扰。为了克服这个问题,可以使用紫外阻挡滤光片来防止紫外光干扰需要被相机图像传感器所捕获的波长。  在典型的荧光成像应用中,通常发射青色光,470nm或505nm带通滤光片将让青色光通过、同时阻挡所有其他波长,因此能够限制图像中不需要的光和环境光。最常用的紫外带通滤波器是BP470、BP505、BP525、BP590和BP635。在面向机器视觉的荧光应用中,最常用的紫外带通滤波器是BP470,这是一个470nm的带通滤波器,当与黑白或彩色相机一起使用时,能够增强捕获图像的对比度。  尽管有许多发射光位于UV-A、UV-B和UV-C波段的LED,但是在许多机器视觉应用中,最常用的还是发射波长为365nm和395nm的LED。然而,由于哪些波长最有效,只能通过照明待测产品来判断,为此Smart VisionLights公司开发了一种色彩盒测试仪,其允许设计人员使用365nm和395nm光照明其产品,并了解哪个波长最有效。  虽然紫外-荧光成像广泛应用于众多领域,但是在显示产品缺陷方面,也可以使用反射紫外成像(不发射荧光)。在反射紫外成像应用中,使用紫外光照射被检产品,并捕获发射的紫外光。例如,在检测产品标签上是否存在气泡的应用中,可以使用紫外照明突出显示出任何可能存在的气泡。  然而,对于很多应用而言,紫外照明成本昂贵。例如,为了突出显示信封上的胶水,可能需要280nm的紫外光。由于胶水吸收280nm波长,因此在反射图像中会出现黑色(见图6)。然而,这种280nm的紫外LED效率较低,而且目前每个280nm LED的成本高达20美元。因此,为了产生足够的光,可能需要数百个这样的LED。  尽管如此,现在许多工作在更长波长的最新大电流LED,已经可以提供高达10W的封装,并且其输出功率已经增加至前几代产品的10~30倍。这样的紫外大电流LED也可能以选通方式增加光输出——这是高速机器视觉应用中一个重要因素。这种紫外大电流LED的另一个优势是:它们可以被设计带有抛物面镜和透镜,以产生集中的聚焦光图案,因此可以在更长的工作距离下使用。  虽然紫外LED比可见光LED更加昂贵,但是现在紫外照明已经在许多工业检测应用中部署,荧光成像模式和反射紫外成像模式都有应用。尽管紫外照明还处于起步阶段,但是随着紫外LED成本的下降,以及开发者在他们的生产环境中集成紫外照明、现成的相机和机器视觉软件,这将会催生很多新的紫外照明应用。(文章来源于机器人在限网)
自动化识别技术有哪些方式?
大学仕 2020-10-30 17:18 281浏览
  现在,各类网上购物越来越多,这也导致了快递、物流等方面工作量剧增,尤其是在双十一或者一些节日的时候,而采用自动化设备可以更好的来进行工作,减轻工人负担,今天小编要介绍的就是自动化形状识别技术,那你知道自动化识别技术有哪些方式吗?下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  网络购物作为一种隐形的购物方式,及时补充货源,满足客户的需要是十分重要的。分拣机器人不仅仅可以对商品自动分类,还可以对仓库内的数据信息进行检测。  为了及时了解库存,应对突发断货事件,快递企业可以通过自动分拣系统了解向外输送商品的数量、库存、客户退还等信息,从而为了解市场行情提供准确数据,还可以使快递公司和供货商之间形成更为科学的供货方案,提高双方业绩。  而应用自动化的识别技术,工作人只需扫描商品上的条形码,将相关信息输入到分拣系统中,分拣机器人便会接收到指令,判断商品将会进入到哪一个分拣的区域中。  这一项技术的核心在于分拣系统的控制装置,它依据商家或货主提供的商品材质、重量等因素进行信息分类,发出分拣要求,机器人便会将商品运送到各分类区域。快递企业采用这种基于视觉识别的形状识别技术使工作效率不断提高,不仅可以节省空间,也可以提高商品向外配送的速度。  对于不同的快递物品而言,最明显的特征就是形状,所以,基于视觉识别的形状识别技术,在快递企业分拣中发挥了巨大的作用。这种专门针对形状识别的技术使工作效率不断提高。分拣机器人根据商品的形状能够进行快速、精准的分类,不仅可以节省空间,也可以提高商品向外配送的速度。    大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构,建立了一个服务商人才库,企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上,通过公开招标、服务商店铺搜索,线下项目对接等方式,快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕专家对视觉识别分拣方式相关的介绍,相信您对自动化有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求,四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您:买机器的时候一定要货比三家,不要一味的只看价格,机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的视觉识别分拣方式的相关内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多自动化设备的相关信息,请留意本网站的最新更新。
视觉识别自动分拣有哪些工作流程?
大学仕 2020-10-30 16:10 516浏览
  随着如今电商行业的发展,物流快递分拣单靠人工已经不能满足需求,各类分拣设备顺势而生,今天小编要介绍的就是视觉识别自动分拣,那你知道视觉识别自动分拣有哪些工作流程吗?下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  对于物流业这种对人力成本敏感的产业来说,机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和环境适应强等优点,为高速发展的物流分拣系统打开“新视界”。物流行业正从人工分拣向智能化、自动化方向快速演进。  物流自动化机器人完成的每一道程序,都带来人力成本的下降和工作效率的提高。目前在仓库中,机器人主要可以在分拣、搬运、堆垛等方面代替人工。不同类型的分拣机器人无论外形如何,都带有图像识别系统,通过磁条引导、激光引导、超高频RFID引导以及机器视觉识别技术,分拣机器人可以自动行驶,“看到”不同的物品形状之后,机器人可以将托盘上的物品自动运送到指定的位置。  自动分拣机器在接受运送指令后,通过视觉扫描技术,按照商品的品种、材质、重量以及发往的地点进行快速的分类,然后将货物送到指定的货架上或出货站台处。与此同时,机器人也可以在最短时间内将货架上的商品配送到不同的站台向外运输。这样便可以极大缩短快递发货周期,提高服务水平。  拥有自动高效等优势的智能技术正成为快递企业关注的热点,而有一项技术使得机器人在快递界能够大展拳脚,这就是“视觉识别”。  大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构,建立了一个服务商人才库,企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上,通过公开招标、服务商店铺搜索,线下项目对接等方式,快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕专家对视觉识别自动分拣工作流程相关的介绍,相信您对自动化有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求,四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您:买机器的时候一定要货比三家,不要一味的只看价格,机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的视觉识别自动分拣工作流程的相关内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多自动化设备的相关信息,请留意本网站的最新更新。
机器视觉设备工作原理是什么?
大学仕 2020-09-17 09:07 249浏览
  现代社会,工业自动化设备使用率越来越高,越来越多的企业、商家、客户会选择采用机械设备,不仅可以抬高产能,而且减轻人们负担,可以长时间不间断的进行工作,今天要来了解的就机器视觉设备,那你知道视觉设备工作原理是什么吗?下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也大大地推动了机器视觉的发展。  采用机器视觉设备就是用机器替代人眼完成检测,具体实现的过程是用工业相机采集被检测器件的图像,而这个采集的过程可以说是机器视觉最为重要的一个环节了,因为要将被采集器件需要检测的特征全部都体现出来,所以如何采集图像需要不断地根据器件的特征调整光源以及相机的参数,确保能够采集到准确的图像需要不断地进行调整。  当然这个时候是模拟量,然后利用专业的图像处理软件将模拟信号转化为数字信号;再对其进行运算,抽取目标的待检测特征,比如说颜色、器件表面是否有划痕、规格大小是否合格、表面涂料是否均匀等等;输出结果,反馈到机械端对于器件进行分检,将不合格器件挑选出来。  一般来说,机器视觉设备工作原理就是把机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分,而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。  大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构,建立了一个服务商人才库,企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上,通过公开招标、服务商店铺搜索,线下项目对接等方式,快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕专家对机器视觉设备工作原理的介绍,相信您对机器视觉设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求,四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您:买机器的时候一定要货比三家,不要一味的只看价格,机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的机器视觉设备工作原理的相关内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多机器视觉设备的相关信息,请留意本网站的最新更新。
使用机器视觉设备有哪些主要原因?
大学仕 2020-09-17 08:52 225浏览
  对于现代社会来说,采用人工来进行工作发方式比较慢,产量、效率都比较低,而机械设备的大规模使用,缓解了这一缺陷,今天小编要了解的是机器视觉设备,那你知道机器视觉设备有哪些特点吗?下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于装配定位、产品质量检测、产品识别、产品尺寸测量等方面。 使用机器视觉系统五个主要原因:1、重复性——机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反,人眼每次检测产品时都会有细微的不同,即使产品时完全相同的。2、精确性——由于人眼有物理条件的限制,在精确性上机器有明显的优点。即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品,机器仍然会更加精确,因为它的精度能够达到千分之一英寸。3、快捷性  — — 速度机器能够更快的检测产品。特别是当检测高速运动的物体时,比如说生产线上,机器能够提高生产效率。 4、客观性——人眼检测还有一个致命的缺陷,就是情绪带来的主观性,检测结果会随工人心情的好坏产生变化,而机器没有喜怒哀乐,检测的结果自然非常可观可靠。 5、成本——由于机器比人快,一台自动检测机器能够承担好几个人的任务。而且机器不需要停顿、不会生病、能够连续工作,所以能够极大的提高生产效率。  机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。  大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构,建立了一个服务商人才库,企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上,通过公开招标、服务商店铺搜索,线下项目对接等方式,快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕专家对机器视觉设备特点的介绍,相信您对机器视觉设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求,四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您:买机器的时候一定要货比三家,不要一味的只看价格,机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的机器视觉设备特点的相关内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多机器视觉设备的相关信息,请留意本网站的最新更新。
一种智能机器人视觉自动化抓取系统的制作方法
大学仕 2020-09-11 14:39 447浏览
本发明涉及机器人视觉技术领域,具体涉及一种智能机器人视觉自动化抓取系统。背景技术:机器人手臂大量运用与工业生产,大大提高了产业效率,节约了资源。仿人服务机器人也在特殊行业得到很大发展,对于服务机器人的运用来说,其抓取识别系统是主要关键。基本原理是同过视觉识别产品轮廓获得物体位置与抓取位置控制机械手臂内的伺服电机去完成抓取动作。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。目前的机器人视觉抓取系统中,视觉传感器能直观反映物体的外部信息,但单个摄像头只能获得物体的二维图像,立体视觉虽能提供三维信息,但对于外形相同,仅深度有差别的物体难以识别包括带有孔、槽或阶梯状的待夹取工件。技术实现要素:解决的技术问题针对现有技术的不足,本发明提供了一种智能机器人视觉自动化抓取系统,解决了现有的视觉系统对于外形相同,仅深度有差别的物体难以识别的问题。技术方案为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:一种智能机器人视觉自动化抓取系统,包括上位机、机器人、执行终端和工件,还包括工件图像获取系统和工件深度获取系统,所述工件图像获取系统和工件深度获取系统分别设置在执行终端的前端,且分别与上位机进行数据通信,所述上位机可实时显示工件图像获取系统的采集画面。更进一步地,所述工件图像获取系统包括CCD双目相机、图像采集卡和光源,所述CCD双目相机固定在执行终端上,图像采集卡通过RS232串口电缆与上位机相连,光源选用LED环形光源。更进一步地,所述工件深度获取系统包括超声波收发探头和单片机系统,所述单片机系统与上位机采用无线串口通信,将超声距离信息发送至上位机。更进一步地,所述机器人通过执行终端抓取工件包括以下操作步骤:S1:图像预处理;S2:通过区域处理求矩的方法确定工件的形心坐标;S3:精确确定工件的轴向,使机械手能以正确的姿态抓取物体;S4:引导机械手到达待测点,对工件深度进行测量,建立工件场景的三维信息;S5:进行图像分割,并融合视觉信号与超声信号,可得到较完整的工件信息进行特征计算,获得工件在三维空间内的精确姿态;S6:建立与CCD双目相机关联的世界坐标系,并控制机械手进行工件抓取。更进一步地,所述图像预处理中,依次包括图像畸变矫正、图像边缘提取和周线跟踪,提取物体图像边缘后,采用周线跟踪进行边缘细化,去除伪边缘点及噪声点,并对组成封闭曲线的边缘点进Freeman编码,记录每一条链码方向和曲线上各点的X-Y坐标值。更进一步地,所述执行终端设有传感器系统,用于对执行终端动作进行监控并反馈给机器人控制器,所述机器人控制器外部连接有语音警示模块。更进一步地,所述超声波收发探头为了提高检测精度,在接收单元电路中,采用可变阈值检测、峰值检测、温度补偿和相位补偿。有益效果本发明提供了一种智能机器人视觉自动化抓取系统,与现有公知技术相比,本发明的具有如下有益效果:1、通过在机械手的执行前端上设置工件图像获取系统和工件深度获取系统,融合二维图像信息与深度信息进行工件识别与抓取的方法,可准确对物体进行识别与定位,具有算法简单、计算量小、实时性好、可靠性高等特点,可为机器人与环境交互提供物体形状、类别及大小等信息,使机器人装配作业能适应各种复杂的环境与工艺过程,对实现工业生产过程的自动化、柔性化、智能化有良好的应用前景。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明的系统结构示意图;图2为本发明的执行终端抓取工件流程示意图;具体实施方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。实施例:本实施例的一种智能机器人视觉自动化抓取系统,参照图1:包括上位机、机器人、执行终端和工件,还包括工件图像获取系统和工件深度获取系统,工件图像获取系统和工件深度获取系统分别设置在执行终端的前端,且分别与上位机进行数据通信,上位机可实时显示工件图像获取系统的采集画面。工件图像获取系统包括CCD双目相机、图像采集卡和光源,CCD双目相机固定在执行终端上,图像采集卡通过RS232串口电缆与上位机相连,光源选用LED环形光源。工件深度获取系统包括超声波收发探头和单片机系统,单片机系统与上位机采用无线串口通信,将超声距离信息发送至上位机。参照图2:机器人通过执行终端抓取工件包括以下操作步骤:S1:图像预处理;S2:通过区域处理求矩的方法确定工件的形心坐标;S3:精确确定工件的轴向,使机械手能以正确的姿态抓取物体;S4:引导机械手到达待测点,对工件深度进行测量,建立工件场景的三维信息;S5:进行图像分割,并融合视觉信号与超声信号,可得到较完整的工件信息进行特征计算,获得工件在三维空间内的精确姿态;S6:建立与CCD双目相机关联的世界坐标系,并控制机械手进行工件抓取。在S3中确定工件的轴向时,对于一些简单形状的物体,可采用如下简单轴向估计算法:a.确定物体的形心坐标;b.确定物体边缘轮廓闭合曲线前半段中离物体形心最近的点,用最小二乘法估算该点的切线方向,设其与图像平面X轴正方向夹角为α1;c.用同样方法确定下半段曲线中对应的切线方向α2;d.物体轴向可粗略估计为θ=(α1+α2)/2;该算法仅对物体边缘轮廓点进行处理,使运算时间大为减少。图像预处理中,依次包括图像畸变矫正、图像边缘提取和周线跟踪,提取物体图像边缘后,采用周线跟踪进行边缘细化,去除伪边缘点及噪声点,并对组成封闭曲线的边缘点进Freeman编码,记录每一条链码方向和曲线上各点的X-Y坐标值。工件图像边缘的提取,仅利用一个灰度阈值无法提取有意义的边缘。因此采用Sobel算子提取边缘,不仅实现容易、运算速度快,而且可提供最精确的边缘方向估计。Sobel算子由两个3×3相差90°的算子构成,由这两个算子同图像卷积,可得到图像的边缘及其方向。对于数字图像{f(i,j)},Sobel算子可表示为:Gx(i,j)=f(i-1,j-1)+2f(i-1,j)+f(i-1,j+1)-f(i+1,j-1)-2f(i+1,j)-f(i+1,j+1);Gy(i,j)=f(i-1,j-1)+2f(i,j-1)+f(i+1,j-1)-f(i-1,j+1)-2f(i,j+1)-f(i+1,j+1)。采用G1=|Gx|+|Gy|得到梯度幅值后,为减少所抽取的边缘数目,可设置一个幅度门限,即只考虑对应灰度变化较大的那些边缘。再利用边缘点具有局部幅度最大的特点,将边缘细化。执行终端设有传感器系统,用于对执行终端动作进行监控并反馈给机器人控制器,机器人控制器外部连接有语音警示模块。超声波收发探头为了提高检测精度,在接收单元电路中,采用可变阈值检测、峰值检测、温度补偿和相位补偿。工作原理:CCD双目相机获取的物体图像经处理后,可提取对象的某些特征,如物体的形心坐标、面积、曲率、边缘、角点及短轴方向等。根据这些特征信息,可得到对物体形状的基本描述,在图像处理的基础上,由视觉信息引导超声波传感器对待测点的深度进行测量,获取物体的深度信息,或沿工件的待测面移动,超声波传感器不断采集距离信息,扫描得到距离曲线,根据距离曲线分析出工件的边缘或外形。计算机将视觉信息和深度信息融合推断后,进行图像匹配、识别,并控制机械手以合适的位姿准确地抓取物体。通过在机械手的执行前端上设置工件图像获取系统和工件深度获取系统,融合二维图像信息与深度信息进行工件识别与抓取的方法,可准确对物体进行识别与定位,具有算法简单、计算量小、实时性好、可靠性高等特点,可为机器人与环境交互提供物体形状、类别及大小等信息,使机器人装配作业能适应各种复杂的环境与工艺过程,对实现工业生产过程的自动化、柔性化、智能化有良好的应用前景。需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。技术特征:1.一种智能机器人视觉自动化抓取系统,包括上位机、机器人、执行终端和工件,其特征在于,还包括工件图像获取系统和工件深度获取系统,所述工件图像获取系统和工件深度获取系统分别设置在执行终端的前端,且分别与上位机进行数据通信,所述上位机可实时显示工件图像获取系统的采集画面。2.根据权利要求1所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统,其特征在于,所述工件图像获取系统包括CCD双目相机、图像采集卡和光源,所述CCD双目相机固定在执行终端上,图像采集卡通过RS232串口电缆与上位机相连,光源选用LED环形光源。3.根据权利要求1所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统,其特征在于,所述工件深度获取系统包括超声波收发探头和单片机系统,所述单片机系统与上位机采用无线串口通信,将超声距离信息发送至上位机。4.根据权利要求1所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统,其特征在于,所述机器人通过执行终端抓取工件包括以下操作步骤:S1:图像预处理;S2:通过区域处理求矩的方法确定工件的形心坐标;S3:精确确定工件的轴向,使机械手能以正确的姿态抓取物体;S4:引导机械手到达待测点,对工件深度进行测量,建立工件场景的三维信息;S5:进行图像分割,并融合视觉信号与超声信号,可得到较完整的工件信息进行特征计算,获得工件在三维空间内的精确姿态;S6:建立与CCD双目相机关联的世界坐标系,并控制机械手进行工件抓取。5.根据权利要求4所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统,其特征在于,所述图像预处理中,依次包括图像畸变矫正、图像边缘提取和周线跟踪,提取物体图像边缘后,采用周线跟踪进行边缘细化,去除伪边缘点及噪声点,并对组成封闭曲线的边缘点进Freeman编码,记录每一条链码方向和曲线上各点的X-Y坐标值。6.根据权利要求1所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统,其特征在于,所述执行终端设有传感器系统,用于对执行终端动作进行监控并反馈给机器人控制器,所述机器人控制器外部连接有语音警示模块。7.根据权利要求2所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统,其特征在于,所述超声波收发探头为了提高检测精度,在接收单元电路中,采用可变阈值检测、峰值检测、温度补偿和相位补偿。技术总结本发明涉及机器人视觉技术领域,提供一种智能机器人视觉自动化抓取系统,包括上位机、机器人、执行终端和工件,还包括工件图像获取系统和工件深度获取系统,工件图像获取系统和工件深度获取系统分别设置在执行终端的前端,且分别与上位机进行数据通信,上位机可实时显示工件图像获取系统的采集画面;本发明通过融合二维图像信息与深度信息进行工件识别与抓取的方法,有效地解决了现有的视觉系统对于外形相同,仅深度有差别的物体难以识别的问题。技术研发人员:梁瑞超受保护的技术使用者:江门市思远信息科技有限公司技术研发日:2018.05.10技术公布日:2018.09.28  
为什么选择全自动视觉识别堆垛机器人来进行工作呢?
大学仕 2020-07-10 09:22 170浏览
  随着工业行业的发展,企业也越加意识到,使用自动化才是现代社会不可或缺的一项重要的事情,而自动化行业近几年的发展更是突飞猛进,今天要带您了解的是全自动视觉识别堆垛机器人,你知道其有哪些吗?下面相关信息由大学仕技术对接平台的专家为您详细介绍。     随着市场需求变化、高新技术发展,原本属于劳动密集型的堆垛码垛行业领域,也在发生着变化。单一堆垛设备已无法满足大批量产品包装的效率高、细致的要求,因此全自动视觉识别堆垛机器人系统应运而生,得到广泛应用。     全自动视觉识别堆垛机器人通过智能程序控制对整个生产线工作过程进行自动控制,可实现连续运转,具有故障报警、显示和自动连锁停机功能,也可根据用户需要配备通讯接口,对全自动包装码垛系统实现实时监控、远程诊断和网络化管理。       全自动视觉识别堆垛机器人设备采用了高精度传感器与视觉识别检测装置,精度高,速度快,这对于相关的生产活动来说无疑是具有很大的使用价值的,效率的提升有时就意味着效益的增加。视觉识别堆垛机器人如果单单是能够实现快速的产品码垛堆放,但是没有十分的精度方面的保证的话,想必我们对于这类设备的使用量也不会有这么大了。正是由于它效率高和高质的双重技术保障,才使得相关的码垛搬运识别行业对它青睐有加,从而大加采用了。     大学仕技术对接平台是一家立足于制造业技术对接的专业信息化平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构,建立了一个服务商人才库,企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上,通过公开招标、服务商店铺搜索,线下项目对接等方式,快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。     通过以上大学仕专家对全自动视觉识别堆垛机器人设备的介绍,相信您对堆垛机器人有了一定的了解,如果有这方面的问题请点击链接提交需求,四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您:买机器的时候一定要货比三家,不要一味的只看价格,机器质量和服务才是最重要的。     以上就是小编整理的全自动视觉识别堆垛机器人的相关内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多堆垛机设备的相关信息,请留意本网站的最新更新。    
智能视觉识别机器人堆垛优势是什么?
大学仕 2020-07-07 15:52 168浏览
 随着科技的进步,对自动化设备的要求也越来越高,在一些机械的基础上还要增加一些其他的应用,如添加视觉检测,今天我们来看下智能视觉识别机器人堆垛的优势是什么?下面相关信息由大学仕技术对接平台的专家为您详细介绍。     机器人视觉引导定位系统是一种实现柔性制造的技术,使生产线很容易适应产品的变化。除了定位取放的零件或指导机器人组装元件外,机器视觉系统还能在处理或组装产品的同时对其进行检验、测量,并读取线性条码和数据矩阵代码。应用机器视觉引导机器人是一种实现柔性制造的技术,使生产线很容易适应产品的变化、不同的位置及方向,定位取放的零件或指导机器人组装元件,机器视觉系统还能在处理或组装产品的同时对其进行检验、测量、识别。 视觉向导机器人优势: 1、减少昂贵的高精度固定设备; 2、无需工具转换即能处理多种类型的工件; 3、防止意外的机器人冲突。    视觉引导的应用包括: 1、自动堆垛和卸垛; 2、传送带追踪; 3、组件装配; 4、机器人应用及检测。   总的来说,堆垛机器人视觉识别检测为客户减少了人力成本,工作效率也大幅度提高,很大程度上提高了生产力,为客户创造了显著的经济效益和社会效益。   大学仕技术对接平台是一家立足于制造业技术对接的专业信息化平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构,建立了一个服务商人才库,企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上,通过公开招标、服务商店铺搜索,线下项目对接等方式,快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。     通过以上大学仕专家对智能视觉识别机器人堆垛优势的介绍,相信您对堆垛机器人有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求,四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您:买机器的时候一定要货比三家,不要一味的只看价格,机器质量和服务才是最重要的。   以上就是小编整理的智能视觉识别机器人堆垛的相关内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多堆垛机设备的相关信息,请留意本网站的最新更新。
视觉识别堆垛机器人有什么优势?
大学仕 2020-07-06 14:03 174浏览
  随着计算机科学和自动控制技术的发展与进步,已经有越来越多的不同种类的智能机器人出现在生产生活中,视觉识别系统作为智能机器人系统中一个重要的子系统,也越来越受到人们的重视。而堆垛机器人是现在在物流快递运输等方面使用率较为高的一种自动化设备,而把视觉检测识别系统加入到堆垛机器人上,也是一种新型的自动化设备,那视觉识别堆垛机器人有什么优势呢?下面相关信息由大学仕技术对接平台的专家为您详细介绍。   视觉系统是一个非常复杂的系统,它既要做到图像的准确采集还要做到对外界变化反应的实时性,同时还需要对外界运动的目标进行实时跟踪,因此,视觉系统对硬件和软件系统都提出了较高的要求。目前比较流行的足球机器人技术,它的视觉系统属于比较典型的快速识别和反应类型。     机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解(对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征等的理解)。  机器人视觉识别主要是利用颜色、形状、大小等信息来识别环境目标,以机器人对颜色的识别为例:当摄像头获得彩色图像以后,机器人上的嵌入计算机系统将模拟视频信号数字化,将像素根据颜色分成两部分:感兴趣的像素(搜索的目标颜色)和不感兴趣的像素(背景颜色)。然后,对这些感兴趣的像素进行RGB 颜色分量的匹配。为了减少环境光强度的影响,可把RGB颜色域空间转化到HIS颜色空间。   而视觉识别堆垛机器人可以有效的提高产品质量以及提升工作效率,更是极大的解放劳动力,降低工人成本,而且堆垛机器人现在已经在国内外许多行业是哪个进行使用,视觉识别堆垛机器人的出现,更是带动了机械行业进一步的发展。   大学仕技术对接平台是一家立足于制造业技术对接的专业信息化平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构,建立了一个服务商人才库,企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上,通过公开招标、服务商店铺搜索,线下项目对接等方式,快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。     通过以上大学仕专家对视觉识别堆垛机器人的介绍,相信您对堆垛机器人有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求,四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您:买机器的时候一定要货比三家,不要一味的只看价格,机器质量和服务才是最重要的。   以上就是小编整理的视觉识别堆垛机器人的相关内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多堆垛机设备的相关信息,请留意本网站的最新更新。
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