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: E3 ]/ P% _* z# E0 m1 r 一、视觉对位系统不抓点是什么原因？
6 M) p$ Y& D( p( w" w, q) F6 G1 ] 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!+ Z: N% D( X# `; _# ]! L! V
二、视觉定位系统的组成9 X4 {7 A8 o {$ M I; m- n& s
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：
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(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;8 K* a n& r" L0 N3 H) ?! s8 M) u& E
(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。
1 O' ?5 v8 U% K) \- R- `- Q3 d 喷涂机器人视觉定位系统组成% m- u, B$ U, S9 d. H3 z
三、视觉定位系统工作原理
3 K- ]7 o- U9 D) I, M, P n 视觉定位系统的工作原理7 f% S* p9 p2 @3 l1 k& q O' d
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。
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' f A0 O, L1 Y& f/ z- c( V四、视觉定位系统软件流程图& J' A# d7 K9 R/ o
基于区域的匹配5 A Z7 ^6 u1 h) S! }) `
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。1 i1 F+ e% q! Y4 p; ~4 e. a( l
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。5 S ?+ b+ m: \; @7 x' b- U
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。
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发表于 2020-12-7 11:08:31
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