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機器人機器視覺技術五大設計難題
2018.10.27
    機器視覺使機器人具有視覺感知功能的系統,是機器人系統組成的重要部分之一。目前,廣泛應用于電子、汽車、機械等工業部門和醫學、軍事領域。對于機器人視覺技術的設計,存在以下幾個難點:
    一、打光的穩定性

    工業視覺應用一般分成四大類:定位、測量、檢測和識別,其中測量對光照的穩定性要求 高,因為光照只要發生10-20%的變化,測量結果將可能偏差出1-2個像素,這不是軟件的問題,這是光照變化,導致了圖像上邊緣位置發生了變化,即使再厲害的軟件也解決不了問題,必須從系統設計的角度,排除環境光的干擾,同時要保證主動照明光源的發光穩定性。當然通過硬件相機分辨率的提升也是提高精度,抗環境干擾的一種辦法了。比如之前的相機對應物空間尺寸是1個像素10um,而通過提升分辨率后變成1個像素5um,精度近似可以認為提升1倍,對環境的干擾自然增強了。

    二、工件位置的不一致性
    一般做測量的項目,無論是離線檢測,還是在線檢測,只要是全自動化的檢測設備,首先做的第 一步工作都是要能找到待測目標物。每次待測目標物出現在拍攝視場中時,要能精 確知道待測目標物在哪里,即使你使用一些機械夾具等,也不能特別高精度保證待測目標物每次都出現在同一位置的,這就需要用到定位功能,如果定位不準確,可能測量工具出現的位置就不準確,測量結果有時會有較大偏差。
    三、標定
    一般在高精度測量時需要做以下幾個標定:第 一,光學畸變標定(如果您不是用的軟件鏡頭,一般都必須標定);第二,投影畸變的標定,也就是因為您安裝位置誤差代表的圖像畸變校正,三物像空間的標定,也就是具體算出每個像素對應物空間的尺寸。
    不過目前的標定算法都是基于平面的標定,如果待測量的物理不是平面的,標定就會需要作一些特種算法來處理,通常的標定算法是解決不了的。
    此外有些標定,因為不方面使用標定板,也必須設計特殊的標定方法,因此標定不一定能通過軟件中已有的標定算法全部解決。
    四、物體的運動速度
    如果被測量的物體不是靜止的,而是在運動狀態,那么一定要考慮運動模糊對圖像精度(模糊像素=物體運動速度*相機曝光時間),這也不是軟件能夠解決的。
    五、軟件的測量精度
    在測量應用中軟件的精度只能按照1/2—1/4個像素考慮, 好按照1/2,而不能向定位應用一樣達到1/10-1/30個像素精度,因為測量應用中軟件能夠從圖像上提取的特征點非常少。
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