视觉检测定位技术_基于视觉的定位技术

文章导读:

• 1、视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点？
• 2、视觉检验的原理
• 3、视觉定位相机具体的作用？
• 4、机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？
• 5、视觉检测中一张好看的图片应该具备那四个特征

视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点？

视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。

首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。

不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。

视觉检验的原理

视觉检测

视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是指通过机器视觉产品（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，传送给专用的图像处理系统，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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。基本内容

　视觉检测是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。自起步发展至今，已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中特别是目前的数字图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、FPGA、ARM等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了机器视觉的发展。简而言之，机器视觉解决方案就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。

解决过程

1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉 冲，可分为连续触发和外部触发。

2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。

3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。

4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。

6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。

7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。

8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。

9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。

10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。

从上述的工作流程可以看出，机器视觉解决方案是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。 　

优势

1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。

2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。

3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

4、利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益

视觉定位相机具体的作用？

在定位类项目中，相机起到引导的作用，好比说人要抓取某个东西，首先要看到某个东西。现在工业上使用的工业相机以CCD相机为主，成像清晰，传输稳定，相机读取到的图像是像素坐标，经手眼标定后便可以转化为机械手坐标，实现抓取。另外对于移动物体的定位，需要工业相机的帧率尽可能高，曝光时间尽可能低，因此增加高亮度光源以增加图像亮度，算法方面，单帧图像处理时间不要超过50ms(这也取决于移动物体的定位精度)

机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？

视觉定位类项目通常结合机器人学，轴组运动学控制，常常使用仿射变换，几何学，手眼标定等算法，在数学原理层面要熟悉常用的矩阵转换公式，几何平面学公式等。追求的是高精度定位效果，通常定位抓取精度在0.01mm。应用场景包括2D定位，3D无序定位抓取等。需要对自动化设备，机器人学等十分了解。机器视觉检测通常指的是目标检测和缺陷检测，在工业上，需要对CCD传感器得到的图像做图像处理找到某些缺陷，在算法层方面需要掌握Blob分析，预处理算法，边缘提取等，偏重于图像处理本身。在计算机视觉方向，视觉检测还有目标检测，通常用卷积神经网络实现对目标的检测和分类，比如说现在的人脸识别，自动驾驶等。综合以上，机器视觉定位更偏向于视觉算法和自动化结合，视觉检测更注重于图像算法本身。

视觉检测中一张好看的图片应该具备那四个特征

视觉检测中一张好看的图片应该具备的四个特征如下：

1、视觉定位是一种综合技术，包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟和数字视频技术以及计算机。以及硬件技术，人机界面技术等。只有对多种技术进行调整和应用，它们才能配置成功的工业机器视觉系统。

2、工业机器视觉需要适应恶劣的工业生产环境，同时具有合理的性价比，较高的容错性，安全性和通用的工业接口，因此须强调实用性。只有这样，普通工人才能操作它。

3、工业机器视觉强调实时性，需要高速和高精度，因此目前很难将许多计算机视觉和数字图像处理技术应用于机器视觉，实际上开发速度要快得多。工业生产中的实际应用速度。

4、工业机器视觉研发工程师须具备学习数学理论，编译计算机软件以及集成灯光，机械和电气的能力。