机器人视觉系统介绍.doc

机器人视觉（Robot Vision）简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三 维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样 系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该 物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离 、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源， 即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作 是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的 逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中 的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个 用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系 机器人视觉系统是现代自动化产业中不可或缺的技术之一，它模拟并强化了人类的视觉能力，用于自动检测、识别和分析目标物体。系统的核心是利用计算机处理从摄像机等设备获取的图像，进而对真实世界进行三维理解和操作。 我们要了解机器视觉系统的基本组成。它主要包括三个关键部分： 1. 图像的获取：这是系统的输入阶段，通常通过各种类型的摄像机捕获三维物体的二维投影图像。照明在这个阶段起着至关重要的作用，因为它决定了图像质量和后续处理的效果。照明设备的选择要依据应用场景，如背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等，以提高图像的对比度和清晰度。 2. 图像的处理和分析：获取的图像随后经过一系列算法进行处理，包括图像增强、边缘检测、形状识别、颜色分析等，以提取关键特征。这些处理帮助计算机理解图像内容并做出决策。在工业应用中，这一阶段常用于质量控制，如检测产品的尺寸、颜色、形状等是否符合标准。 3. 输出或显示：处理后的结果会以信号形式传输给上位机或控制系统，如过程控制器和报警装置，以便进行决策和执行动作。如果检测到不合格产品，系统会触发报警并剔除。 机器视觉系统广泛应用于制造业，尤其是检测环节，包括提高生产效率、保证产品质量、收集产品数据等。例如，一个单摄像机视觉系统可以监控生产线，判断产品是否符合规格，不合格品会被及时识别并剔除，确保整体生产流程的高效运行。 在选择和配置机器视觉系统时，需考虑的因素包括摄像机的类型（如电子管摄像机或CCD摄像机）、镜头参数（如放大倍率、焦距、景深和安装方式）、光源类型以及软件和硬件的匹配。此外，系统的实时性、稳定性、抗干扰能力也是评估其性能的重要指标。 随着技术的发展，机器视觉系统正变得越来越智能化，结合深度学习和人工智能，能够处理更复杂的任务，如自动缺陷检测、自动导航、三维重建等，为智能制造提供了强大的工具。同时，机器视觉技术也在医疗、交通、安防等领域发挥着重要作用，成为推动科技进步的关键力量。