机器视觉定位

2022年11月1日人工智能62阅读模式

近年来随着科学技术的进步,作为21世纪三大尖端技术之一的人工智能得到飞速发展,而视觉技术作为人工智能领域的一个分支,也随之发展,各行各业也渐渐开始进行技术变革。一些传统的需要人工检测的行业,开始逐渐采用自动化的智能检测方式。比如,使用相机代替人眼去观察检测的对象;采用程序算法来模拟人的意识进行判断,针对图像信息进行分析推理,得到图像处理结果。

机器视觉定位

机器视觉对目标产品定位技术是在高速云盘机生产流水线的检测、抓取等过程中应用的关键技术。通过目标定位技术能够识别、确定零件的位置和方向。并将抓取结果直接传输到搬运物体的设备中。通过机器视觉进行目标定位,可提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合人工作业的危险环境中,或者应用人工视觉难以满是定位要求的场合中,常常利用机器视觉替代人工视觉进行目标定位。

通过形状匹配,可以处理图像中的杂点、遮挡,以及因缩放、非线性照明变换等引起的

轻重变形等。还可以在不受光线变化影响的情况下处理多个通道的图像。形状匹配的操作,

—如图傻中搜索形状相似的目标。在这一过程中,可以设置角度、比例、范围等。

机器视觉算法偏重于计算机视觉技术工程化,通过对图像的分析、处理和识别, 实现对特定目标特征的识别、检测、定位、测量等应用。

1.识别类:利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象,包括字符识别、颜色识别、一维码/ 二维码的识别,并能完成字符质量、打码质量的检测。2.检测类:机器视觉工业领域最主要的应用之一,可实现基于二维和三维图像的缺陷检测,检测出残次品,保证生产质量。

3.测量类:同时具有高精度和高速度的性能,可实现 2D 和 3D 的非接触测量,在工业视觉中用于对加工件的物理尺寸规格进行控制。

制造业在产品的生产过程中,总会出现部分或多或少瑕疵,不良品,有的裂纹畸形产品等,产品如SMT贴合位置偏移等等。

在图像处理过程中,更值得说明的是标定文件的生成是有严格要求的,对其依照步骤创建标定模板、初始化内参、指定描述文件、收集标定数据、配置校正、标定计算、获得标定参数、生成标定文件等步骤位置的对象进行定位和分类,以及对图片中不同缺陷特征的进行定位和检测。

常用于多种工件进行分类、定位、计数,对同一工件中多种缺陷特征定位、分类等,是应用最广泛的缺陷检测工具。运用视觉系统的定位/对准/对位,顺利完成了高精度的制造工序。

机器视觉系统硬件环境的搭建

对于机器视觉项目来说,检测实现的前提就是图像输入,而图像输入离不开工业相机。相机是一种将光信号转化为数字信号或模拟信号的工具,是采集图像的重要设备,是机器视觉系统中的核心部件。

机器视觉系统硬件环境的搭建
机器视觉定位点胶机系统工作原理

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉定位点胶机系统工作原理
机器视觉led点光源

用于机器视觉中的LED光源能够分为两大类:正面照明LED光源和反面照明LED光源,正面照明LED光源用于检测物体外表特征,反面照明LED光源用于检测物体概括或通明物体的纯净度。

机器视觉led点光源
机器视觉系统

随着人工智能技术不断的进步,给很多的制造行业带来了帮助,而机器视觉系统对于制造型企业来说更是至关重要的一部分,它可以帮助快速的完成产品质量的缺陷检测工作,通过不断的发展应用,这项人工智能技术可谓是前景广阔,不仅能够帮助企提升工作效率,还可提升生产线中的安全性。

机器视觉系统
机器视觉

机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等),机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉
机器视觉技术

如今,我们的身边已然充斥着各种类型的机器人,在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用,比如机器人代步车,扫地机器人等,而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术,得益于机器人产业的规划发展,机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。

机器视觉技术

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