视觉定位基本参数
  • 品牌
  • 尹尔斯
  • 型号
  • 尹尔斯
  • 料斗类型
  • 筒形料斗,等分线料斗,螺旋料斗,锥形料斗,线料斗
  • 底盘类型
  • 正拉底盘,压电式底盘,侧拉底盘,精密底盘
  • 控制器类型
  • 普通控制器,分极控制器,带缓启动控制器,调频控制器,数显调频控制器
视觉定位企业商机

研究用于水下焊接机器人的水下双目视觉定位系统,可以为机器人提供缺陷或破裂处的三维坐标,并转换成机器人坐标系的坐标,相当于机器人的“眼睛”,为机器人的运动指引方向。安装有视觉定位系统的水下焊接机器人,可以通过遥控操作的方式完成水下焊接,使人不用在苛刻的水下环境或危险环境中进行焊接工作,减少了劳动强度。相对于陆地上的双目视觉定位系统,水下双目视觉定位系统的工作环境更加复杂,且定位精度会受到水环境的影响,因此需要在陆地双目视觉定位系统的基础上研究水下环境对视觉系统的影响,并消除或减弱这种影响,提高定位精度。本文从硬件和软件两方面对水下双目视觉系统进行了设计和研究。利用视觉定位,可以促进什么行业的发展。北京微型视觉定位功率

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针对于现有视觉定位系统中图像检索算法时间开销较大的问题,本文在快速建立数据库的基础上,根据数据库特点和视觉定位系统需求,针对性的提出了基于分簇的快速图像检索算法,并且采用粗匹配精匹配相结合的方式对现有视觉定位系统中的图像检索过程进行改进,实验结果表明,在数据库中图像数量较大时,该方法可以有效地降低图像检索过程的算法复杂度。针对于传统的八点法求解基本矩阵鲁棒性较低,造成定位精度下降的问题,本文提出了基于分块改进的八点法用于基本矩阵求解。基于分块改进的八点法可以有效避免传统的八点法求解基本矩阵过程中选择匹配特征点过于集中的问题,进而提高基本矩阵求解算法的鲁棒性。实验结果表明,在基于对极几何理论的视觉定位系统中采用基于分块改进的八点法进行基本矩阵计算,可以有效地提高了视觉定位系统的定位精度性能,降低了平均定位误差。甘肃品质视觉定位优势视觉定位机器人多少钱一台。

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从工业机器人的视觉定位问题出发,通过深入研究视觉定位技术的成果,提出了一种基于模板匹配的计算机视觉定位技术的软件设计方法,归纳出模板匹配定位、位姿计算的软件求解方法。在图像预处理环节,采用均值滤波的改进算法、分段线性变换的对比度增强算法以及Canny边缘检测的改进算子;为了提高边缘检测的效果,弥补现有边缘检测算子对弱边缘检测的不足,又提出了采用分段累积搜索算子进行弱边缘的跟踪和连接;通过对现今各模板匹配方法的深入研究,提出了基于图像金字塔结构的Hausdorff距离匹配的改进算法,在构建图像金字塔的同时加入带旋转的模板匹配;,通过仿射变换和坐标系变换计算出目标物在世界坐标系下的空间坐标,从而引导工业机器人自主完成目标物的准确抓取。 给出了视觉定位系统的软件设计方法,分析了系统功能模块的结构关系,开发了基于计算机视觉定位技术的软件系统,实现了基于模板匹配的目标物位置和角度的精确计算。工业现场的大量实验表明,该系统可以快速准确的实现场景内目标物的抓取任务,具有很好的稳定性、实用性,兼具理论意义和应用价值。

针对视觉定位问题,对比研究多种图像处理算法,综合使用平均值灰度化、高斯滤波和阈值分割的方法对图像进行预处理。采用Canny边缘检测算法和Harris角点检测算法对图像进行特征提取,利用图像的几何矩实现对目标工件的精细定位。使用实际采集的工件图像对上述算法进行实验测试。实验结果显示,算法检测效果较好,可实现对目标工件的精细定位。针对工业应用问题,利用视觉标定和图像处理等关键技术的算法原理,开发视觉定位抓取软件,结合硬件平台对系统进行整体性实验测试。实验结果显示,视觉定位的误差均值为2.484mm,相对误差均值为0.54%,机器人实际抓取的误差均值约为3.102mm,相对误差均值为0.56%。相比于传统工业机器人,本文设计的工业机器人视觉定位抓取系统在实际工作过程中相对误差更小,且系统的工作效率与智能化程度更高,能够满足柔性化产线的需求。视觉定位的技术难点。

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视觉定位是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,视觉定位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。视觉定位系统基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者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,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以提高生产的效率和自动化程度。


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针对机器人贴标系统对圆钢端面中心X、Y坐标与Z坐标测量精度要求的不同,提出了主辅眼视觉定位方法。设置主相机与辅相机,采用小二乘法识别圆钢端面并拟合圆,主相机运用三角形内插值法标定求出较为精确的X、Y坐标,主、辅相机组成双目视觉系统运用张正友标定法进行二次标定获得主辅相机的内外参,通过形心匹配求视差值,再利用三角测距原理求出Z坐标。实验结果表明,主辅眼视觉定位方法求取的圆钢端面中心的X、Y坐标精度可达到±1mm以内,Z坐标精度可达到±5mm以内,能够满足圆钢端面机器人自动贴标的位置精度要求。北京微型视觉定位功率

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