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机器人视觉定位、跟踪、引导图像视觉

机器人视觉定位、跟踪、引导图像视觉;机器视觉和机器人系统可以集成在一个应用程序中,使用相同坐标系统在机器视觉系统和机器人系统之间进行标定的方法;标定是机器视觉系统和机器人之间的桥梁是共享的坐标系。机器视觉系统定位相应部位并将位置汇报给机器人,但是要指导机器人移动到该位置,系统必须将坐标转换为机器人可以接受的单位。标定可以让机器视觉系统可以用实际世界的单位(例如毫米)报告位置,而这正是机器人的笛卡儿坐标系所使用的单位。标定的常见方法是使用点网格。可以使用点网格对机器视觉系统进行标定,还可以对带有机器视觉系统的机器人进行标定。在标定机器视觉系统时,您必须选择原点定义x-y平面。通常选择位于角落的点作为原点,然后选择行或列作为x轴。相对运动和绝对运动在大多数情况下,相机相对机器人而言处于固定位置,这也就意味着当您完成了机器人和机器视觉系统的标定之后,您可以使用机器视觉代码将标定位置输出直接输入到机器人运动VI中,这里我们使用了绝对运动。在其他情况下,您可以将相机固定在机器人末端的工具或是其他移动设备上。因为相机的视角会不断变化,您必须根据视角进行标定更新或是使用相对运动。如果使用相对运动,目标位置是以相对于当前位置的偏移量给出的,例如相机要求目标位于每次采集的帧中央。如果目标偏离中央,图像发出指令让机器人移动相应的距离直到目标处于中央位置。在固定相机提供绝对运动达到部件附近或移动到集合区域的情况下,您还可以使用混和系统。使用第二个相机得到到达目标位置的精确指导。
现在主流的机器人行走方案讲解:基本上都是激光雷达+3D视觉,从理论上去讲,已经可以满足机器人企业的需求,但是因为应用场景的复杂性,目前来说,现在还没有一种技术方案可以解决所有的问题。
视觉技术走的是另外一条路线,即双目+结构光的方案,这种技术方案相对来说更有优势。目前机器人图像视觉系统主要具有四个显着功能:
1)、引导和定位,视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置,上下料使用机器视觉来定位,引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
2)、外观检测:检测生产线上产品有无质量问题,该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
3)、高精度检测:有些产品的精密度较高,如高度集成的电子电路板,达到0.01~0.02m甚至到u级,人眼无法检测必须使用机器完成。
4)、识别,就是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。可以达到数据的追溯和采集,在汽车零部件、食品、药品等应用较多。

    从目前主流的三种技术方向(即:双目、结构光、TOF),都还存在技术缺陷,对机器人企业而言,现阶段不管是哪种技术方案,只要能解决问题都是欢迎的,这也给了做视觉的企业很大的推广空间。
•自动拾取
•传送跟踪
•精确定位
•姿态校正

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