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机械人视觉(Robot Vision)简介

宣布时间:2010年02月23日 14:02    宣布者:嵌入式公社
要害词: Robot , Vision , 机械人视觉 , 简介
机械视觉系统的组成

机械视觉系统是指用盘算机来完成人的视觉功效,也就是用盘算机来完成对客不雅不雅的三维天下的识别。按现在的明确,人类视觉系统的感伤熏染部门是视网膜,它是一个三维采样系统。三维物体的可见部门投影到网膜上,人们凭证投影到视网膜上的二维的像来对该物体阻拦三维明确。所谓三维明确是指对被不雅不雅察工具的形状、尺寸、脱离不雅不雅察点的距离、质地和运动特点(偏向和速率)等的明确。

机械视觉系统的输入装配可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影象作为输入源,即输入盘算机的就是三维管不雅不雅天下的二维投影。假定把三维客不雅不雅天下到二维投影象看作是一种正变换的话,则机械视觉系统所要做的是从这类二维投影图象到三维客不雅不雅天下的逆变换,也就是凭证这类二维投影图象去重修三维的客不雅不雅天下。

机械视觉系统主要由三部门组成:图象的取得、图象的处置赏罚赏罚和剖析、输入或显示。

快要80%的工业视觉系统主要用在检测方面,网罗用于前进临盆效力、控制临盆历程当中的产物德量、搜集产物数据等。产物的分类和选择也集成于检测功效中。下面经由历程一个用于临盆线上的单摄像机视觉系统,诠释系统的组成及功效。

视觉系统检测临盆线上的产物,决议产物能否切合质量请求,并凭证效果,发生照顾的旌旗暗记输入上位机。图象取得装备网罗光源、摄像机等;图象处置赏罚赏罚装备网罗照顾的软件和硬件系统;输入装备是与制造历程相连的有关系统,网罗历程控制器和报警装配等。数据传输到盘算机,阻拦剖析和产物控制,若发现不及格品,则报警器告警,并将其扫除身世产线。机械视觉的效果是CAQ系统的质量信息泉源,也能够或许和CIMS其它系统集成。

图象的取得

图象的取得现实上是将被测物体的可视化图象和内在特点转换成能被盘算机处置赏罚赏罚的一系列数据,它主要由三部门组成:*照明*图象聚焦组成*图象一定和组成摄像机输入旌旗暗记

1、照明

照明和影响机械视觉系统输入的主要因素,由于它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。由于没有通用的机械视觉照明装备,以是针对每个特定的应用实例,要选择照顾的照明装配,以到达最好效果。

之前,许多工业用的机械视觉系统用可见光作为光源,这主若是由于可见光容易取得,价钱低,而且便于操作。经常应用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。然则,这些光源的一个最年夜弱点是光能不克不及保持稳固。以日光灯为例,在应用的第一个100小时内,光能将降低15%,随着应用时间的增添,光能将赓续降低。是以,若何使光能在一定的水平上保持稳固,是适用化历程当中急须要处置赏罚赏罚的效果。

此外一个方面,情形光将改变这些光源照射到物体上的总光能,使输入的图象数据存在噪声,浅易接纳加防护屏的措施,增添情形光的影响。

由于存在上述效果,在当今的工业应用中,关于某些请求高的检测义务,常接纳X射线、超声波等弗私见光作为光源。然则弗私见光倒霉于检测系统的操作,且价钱较高,以是,现在在现实应用中,仍多用可见光作为光源。

照明系统按其照射措施可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能取得高较量度的图象。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这类要领便于装配。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,凭证它们发生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,照相机拍摄请求与光源同步。

2、图象聚焦组成

被测物的图象经由历程一个透镜聚焦在敏感元件上,似乎照相机摄影一样。所不合的是照相机应用菲林,而机械视觉系统应用传感器来捕捉图象,传感器将可视图象转化为电旌旗暗记,便于盘算机处置赏罚赏罚。

拔取机械视觉系统中的摄像机应凭证实际应用的请求,其中摄像机的透镜参数是一项主要目的。透镜参数分为四个部门:镌汰年夜倍率、焦距、景深和透镜装配。

3、图象一定和组成摄像机输入旌旗暗记

机械视觉系统现实上是一个光电转换装配,行将传感器所吸收到的透镜成像,转化为甚么算性能处置赏罚赏罚的电旌旗暗记、摄像机可以是电子管的,也可是固体状态传感单元。

电子管摄像机生长较早,20世纪30年月就已应用于商业电视,它接纳网罗光感元件的真空管阻拦图象传感,将所吸收到的图象转换成模拟电压旌旗暗记输入。具有 RS-170输入制式的摄像机可直接与商用电视显示器相连。

固体状态摄像机是在20世纪60年月前期,美国贝尔德律风实验室创作缔造了电荷耦合装配(CCD),而生长起来的。它上漫衍于各个像元的光敏二极管的线性阵列或矩形阵列组成,经由历程按一定序次输入每个二极管的电压脉冲,完成将图象光旌旗暗记转换成电旌旗暗记的目的。输入的电压脉冲序列可以直接以RS-170制式输入尺度电视显示器,或许输入盘算机的内存,阻拦数值化处置赏罚赏罚。CCD是现在最经常应用的机械视觉传感器。

图象处置赏罚赏罚手艺

机械视觉系统中,视觉信息的处置赏罚赏罚手艺主要依附于图象处置赏罚赏罚措施,它网罗图象增强、数据编码和传输、腻滑、边缘锐化、朋分、特点抽取、图象识别与明确等外容。经由这些处置赏罚赏罚后,输入图象的质量取得相当水平的刷新,既刷新了图象的视觉效果,又便于盘算机对图象阻拦剖析、处置赏罚赏罚和识别。

1、图象的增强

图象的增强用于调剂图象的较量度,凹陷图象中的主要细节,刷新视觉质量。通常接纳灰度直方图修改手艺阻拦图象增强。

图象的灰度直方图是体现一幅图象灰度漫衍情形的统计特点图表,与较量度慎密相连。

通常,在盘算机中体现的一幅二维数字图象可体现为一个矩阵,其矩阵中的元素是位于照顾坐标职位的图象灰度值,是聚会化的整数,浅易取 0,1,……,255.这主若是由于盘算机中的一个字节所体现的数值规模是0~255.另外,人眼也只能分辨32个左右的灰度级。以是,用一个字节体现灰度便可。

然则,直方图仅能统计某级灰度像素泛起的概率,反映不出该像素在图象中的二维坐标。是以,不合的图象有能够具有类似的直方图。经由历程灰度直方图的形状,能断定该图象的清晰度和诟谇较量度。

假定取得一幅图象的直方图效果不睬想,可以经由历程直方图平衡化处置赏罚赏罚手艺作适当修改,即把一幅已知灰度概率漫衍图象中的像素灰度作某种映照变换,使它酿成一幅具有匀称灰度概率漫衍的新图象,完成使图象清晰的目的。

2、图象的腻滑

图象的腻滑处置赏罚赏罚手艺即图象的去噪声处置赏罚赏罚,主若是为了去除现实成像历程当中,因成像装备和情形所组成的图象掉落真,提取有用信息。尽人皆知,现实取得的图象在组成、传输、吸收和处置赏罚赏罚的历程当中,弗成防止地存在着外部滋扰和外部滋扰,如光电转换历程当中敏感元件迅速度的不匀称性、数字化历程的量化噪声、传输历程当中的误差和人为因素等,均会使图象演变。是以,去除噪声,恢回复再肇端图象是图象处置赏罚赏罚中的一个主要内容。

在本世纪四、五十年月生长起来的线性滤波器以其完善的现实基础,数学处置赏罚赏罚便利,易于接纳FFT和硬件完成等优点,一直在图象滤波领域占有主要职位,其中以 WIENER滤波器现实和卡尔曼滤波现实为代表。然则线性滤波器存在着盘算严重年夜度高,未便于实时处置赏罚赏罚等弱点。虽然它对高斯噪声有优胜的腻滑作用,但对脉冲旌旗暗记滋扰和其它形式的噪声滋扰榨取效果差,旌旗暗记边缘模糊。为此,1971年,著逻辑学者TUKEY提出非线笥滤波器——中值滤波器,即把部门区域中灰度的中值作为输入灰度,并将其与统计学现实联络起来,应用迭代措施,较量理想地将图象从噪声中恢复出来,而且能掩护图象的轮廓界线,不使其变模糊。近年来,非线性滤波现着实机械视觉、医学成像、语音处置赏罚赏罚等领域有了普遍的应用,同时,也反已往促使该现实的研究向纵深偏向生长。

3、图象的数据编码和传输

数字图象的数据量是相当宏年夜的,一幅512*512个像素的数字图象的数据量为256 K字节,若假定每秒传输25帧图象,则传输的信道速率为52.4M比特/秒。高信道速率意味着高投资,也意味着普及难度的增添。是以,传输历程当中,对图象数据阻拦延伸显得异常主要。数据的延伸主要经由历程图象数据的编码和变换延伸完成。

图象数据编码浅易接纳意料编码,行将图象数据的空间变换纪律和序列变换纪律用一个意料公式体现,假定知道了某一像素的前面各相邻像素值以后,可以用公式意料该像素值。接纳意料编码,浅易只需传输图象数据的肇端值和意料误差,是以可将8比特/像素延伸到2比特/像素。

变换延伸措施是将整幅图象分红一个个小的(一秀取8*8或16*16)数据块,再将这些数据块分类、变换、量化,从而组成自顺应的变换延伸系统。该措施可将一幅图象的数据延伸到为数不多的几十个特传输,在吸收端再变换回去便可。

4、边缘锐化

图象边缘锐化处置赏罚赏罚主若是增强图象中的轮廓边缘和细节,组成完全的物体界线,到达将物体从图象平划分出来或将体现统一物体外面的区域检测出来的目的。它是早期视觉现实和算法中的基本效果,也是中期和前期视觉成败的主要因素之一。

5、图象的朋分

图象朋分是将图象分红若干部门,每部门对应于某一物体外面,在阻拦朋分时,每部门的灰度或纹理切合某一种匀称测度怀抱。某本质是将像素阻拦分类。分类的凭证是像素的灰度值、色彩、频谱特点、空间特点或纹理特点等。图象朋分是图象处置赏罚赏罚手艺的基本措施之一,应用于诸如染色体分类、景物明确系统、机械视觉等方面。

图象朋分主要有两种措施:一是鉴于怀抱空间的灰度阈值朋分法。它是凭证图象灰度直方图来决议图象空间域像素聚类。但它只应用了图象灰度特点,并没有应用图象中的其它有用信息,使得朋分红果对噪声很是敏感;二是空间域区域增添朋分措施。它是对在某种意义上(如灰度级、组织、梯度等)具有类似性子的像素连通集组成朋分区域,该措施有很好的朋分效果,但弱点是运算严重年夜,处置赏罚赏罚速率慢。其它的措施如边缘追踪法,主要着眼于保持边缘性子,跟踪边缘并组成闭合轮廓,将目的朋分出来;锥体图象数据结构法和标志松懈迭代法异常是应用像素空间漫衍关系,将边邻的像素作公正的合并。而基于知识的朋分方轨则是应用景物的先验信息和统计特点,首先对图象阻拦初始朋分,抽取区域特点,然后应用领域知识推导区域的诠释,最后凭证诠释对区域阻拦合并。

6、图象的识别

图象的识别历程现实上可以看作是一个标志历程,即应用识别算法来分辨景物中已朋分好的各个物体,给这些物体授予特定的标志,它是机械视觉系统必须完成的一个义务。

凭证图象识别从易到难,可分为三类效果。第一类识别效果中,图象中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图象中的某一像素代表空中某一职位地物的一定光谱波段的反射特点,经由历程它便可分辨出该地物的种类。第二类效果中,待识别物是有形的所有,二维图象信息曾经足够识别该物体,如文字识别、某些具有稳固可视外面的三维体识别等。但这类效果不像第一类效果容易体现成特点矢量,在识别历程当中,应先将待识别物体准确地从图象的配景中朋分出来,再想法主意将培植起来的图象中物体的属性图与假定模子库的属性图之间婚配。第三类效果是由输入的二维图、要素图、2.5维图等,得出被测物体的三维体现。这里存着若何将隐含的三维信息提取出来的效果,当是今研究的热门。

现在用于图象识其他措施主要分为决议妄图现实和结构措施。决议妄图现实措施的基础是决议妄图函数,应用它对形式向量阻拦分类识别,是以准时形貌(如统计纹理)为基础的;结构措施的焦点是将物体分化成了形式或形式基元,而不合的物体结构有不合的基元串(或称字符串),经由历程对未知物体应用给定的形式基元求出编码界线,取得字符串,再凭证字符串断定它的属类。这是一种依附于符号形貌被测物体之间关系的措施。
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f.luo 揭晓于 2010-2-26 09:27:38
光源现在应用的LED光源的较量多一点。虽然前期资源比卤素灯高一些,然则前期掩护资源较低,总的来讲照样划算的,弱点就是亮度照样稍微低了一点。
罗克韦尔 揭晓于 2010-5-18 16:03:23
机械人可以看作一个agent

其中的各个部门又可以看作mas

mas可以很好的处置赏罚赏罚这些效果
未来 揭晓于 2011-5-16 21:26:00
study
81010558 揭晓于 2014-10-25 14:00:31
谢谢分享,MARK后学习。
yuhuikeji 揭晓于 2015-12-23 22:47:08
谢谢分享!!!!!!!
侯森 揭晓于 2018-8-21 10:55:03
图象的识别 很好的
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