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  • 机器人视觉技术

    2018-08-01 20:54:41
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    2010-07-31 17:14:49
    机器人视觉技术电子书,网上找了好久才找到,希望对大家会有小小的帮助。
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    机器人视觉技术即利用计算机实现人的视觉功能,也就相当于我们人类眼睛的功能一样,对图像的获取,分析和输出。而在机器视觉上来说,这三部分应该是图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

     

    机器视觉系统中,视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

     

    机器视觉技术主要分为视觉引导和视觉检测,而一般有80%的概率是用于检测上的。视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,并根据结果,产生相应的信号输入上位机。当利用视觉技术进行分析和产品控制时,若发现不合格品,则报警器告警,并将其排除出生产线。机器视觉这一技术的应用及迅速发展,提高了生产化和品质化。

    对于视觉技术的发展,以后将会应用于更多的行业。而在满足工业、医疗、教育的基本需求外,机器视觉技术也在发展中求更多的生存空间。这不是一味的或是不理性的发展,而是未来工业自动化市场的需要。

      一提升能源效率,降低能源成本;

      二提升生产效率,这包括功能安全、生产线的稳定安全、保护操作人员的安全、以及机器损坏的降低和更长的生命周期和可靠度;

      三智能工厂。而只有前面两个因素达到后,才有可能实现智能工厂。工业机器人是自动化里的很关键一部分。

    在中国迅速发展的今天,我们迫切需求这样智能化的生产,无论是从生产效率还是生产质量上都是符合我们要求的。我们也能看到机器视觉技术将在以后的发展中会应用于更多行业。        

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    #include <QCoreApplication>
    
    #include<cv.h>
    #include<highgui.h>
    int main(int argc, char *argv[])
    {
        QCoreApplication a(argc, argv);
        IplImage* img = cvLoadImage("E:/tupian/share.jpg",0);
    
    
       IplImage *img1 = cvCreateImage(cvSize(45,50),img->depth,img->nChannels);
       img1->origin = img->origin;
       img1->widthStep = img->widthStep;
       img1->imageData =img->imageData + 10*img->widthStep + 5*img->nChannels;
      // IplImage *img3 = cvCreateImage(cvSize(20,30),img->depth,img->nChannels);
    
    
        // cvSetImageROI(img,cvRect(5,10,45,60));
        cvNot(img1,img1);
    
    
    
    
        cvNamedWindow("ss",1);
        cvShowImage("ss",img);
        cvWaitKey(0);
        cvReleaseImage(&img);
        cvDestroyWindow("ss");
    
    
    
    
        return a.exec();

    }

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    随着工业机器人越来越多地用于诸如焊接,钻孔,分配和与指南相关的组装工作之类的精密应用中,以确保制造过程中产品的质量和可靠性,机器人视觉引导对于维持机器人的体积精度和可靠性至关重要。航空航天机器人铆钉是要求高精度和可重复性的应用。

    在流水线生产环境中,保持高精度是较好的,因为温度,关节摩擦,重量负载和制造公差等因素可能会导致机器人偏离所需的预编程路径。这可能导致潜在的产品质量问题,并增加与报废零件相关的成本。

    瑞视特科技已开发出完整的机器人视觉引导定位软件解决方案,以在制造过程中提高并维持机器人的准确性。它可以自动识别机器人的几何参数并补偿这些变化,而无需用户干预。我们的软件还可以计算和纠正机器人用户和工具框架,作为自动化机器人监视和性能评估套件的一部分。

    特点

    1.机器人温度和误差校正

    2.非常好用且易于还原

    3.确保机器人重复性小于0.1mm

    4.可校准的机器人参数:D-H运动学参数,工具坐标(TCP),基础坐标系(基础),重力效应

    适用范围

    1.温度补偿测量

    2.离线编程补偿

    3.机器人进行体积测量的准确性

    4.连续TCP校准

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    千次阅读 2015-04-11 17:05:40
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    11.jpg

    基于颜色特征的物体识别系统对于不同颜色的分别提取和识别

    (以上两幅图片由某大学机器人实验室负责人暨机器人天空主编Liu Weichao友情提供)

    随着计算机科学和自动控制技术的发展,越来越多的不同种类的智能机器人出现在生产生活中,视觉系统作为智能机器人系统中一个重要的子系统,也越来越受到人们的重视。

    视觉系统是一个非常复杂的系统,它既要做到图像的准确采集还要做到对外界变化反应的实时性,同时还需要对外界运动的目标进行实时跟踪。因此,视觉系统对硬件和软件系统都提出了较高的要求。目前比较流行的足球机器人技术,它的视觉系统属于比较典型的快速识别和反应类型。

    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。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(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。图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据,它主要由三部分组成:照明,图像聚焦形成,图像确定和形成摄像机输出信号。视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

    机器人视觉系统主要是利用颜色、形状等信息来识别环境目标。以机器人对颜色的识别为例:当摄像头获得彩色图像以后,机器人上的嵌入计算机系统将模拟视频信号数字化,将像素根据颜色分成两部分:感兴趣的像素(搜索的目标颜色)和不感兴趣的像素(背景颜色)。然后,对这些感兴趣的像素进行RGB 颜色分量的匹配。为了减少环境光强度的影响,可把RGB颜色域空间转化到HIS颜色空间。

    在足球机器人的彩色视觉系统中,程序是根据贴在机器人小车顶上的色标来识别机器人是属于哪一队,以及是几号队员的。由于在每个机器人小车顶上有两种颜色的色标,分别是队标和队员标。因此,识别工作的第一步是把图像中的每一个像素,根据颜色分类到一组离散的色彩类中。

    颜色分类常用的方法有线性色彩阈值法、最近邻域法和阈值向量法等。

    其中,线性色彩阈值法是用线性平面把色彩空间分割开来,其阈值的确定可采用直接取阈值和通过自动训练来获取目标颜色范围等方法,也可以采用神经网络和多参数决策树方法来进行自学习,以获得合适的阈值;而用最近邻域分类法分割图像时,则利用隶属度函数,即根据最大的隶属度来判断这个颜色属于哪个类;阈值向量法是先使用一组事先确定的阈值向量来把色彩值在色彩空间中的位置来判断其属于哪种颜色。

    在色彩分类之后,必须对各个颜色类的点进行处理,最终辨识出场上的各个敌我队员和球在场上的位置和方向角。识别时,通常的做法是对分类后的像素进行一次扫描,即将相邻的同种颜色的像素连成色块。

    基于阈值向量的颜色识别

    一、色彩空间选择

    对于采用基于彩色图像分割的方法识别目标时,首先要选择合适的颜色空间,常用的颜色空间有RGB、YUV、HSV、CMY等。颜色空间的选择直接影响到图像分割和目标识别的效果。

    RGB——最常用的颜色空间,其中亮度等于R、G、B3个分量之和。RGB颜色空间是不均匀的颜色空间,两个颜色之间的知觉差异与空间中两点间的欧氏距离不成线性比例,而且R、G、B值之间的相关性很高,对同一颜色属性,在不同条件(光源种类、强度和物体反射特性)下,RGB值很分散,对于识别某种特定颜色,很难确定其阈值和其在颜色空间中的分布范围。因此通常会选择能从中分离出亮度分量的颜色空间,其中最常见的是YUV和HSV颜色空间。

    HSV——接近人眼感知色彩的方式,H为色调(Hue),S为色饱和度(Saturation),V为亮度(Value)。色调H能准确地反映颜色种类,对外界光照条件变化敏感度低,但是H和S均为R、G、B的非线性变换,存在奇异点,在奇异点附近即使R、G、B的值有很小变化也引起变换值有很大的跳动。

    YUV——RGB颜色空间线性变化为亮度色彩空间。是为了解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题而提出的。Y表示亮度(Luminance),UV用来表示色差(Chrominance)。YUV表示法的重要性是它的亮度信号(Y)和色度信号(U、V)是相互独立的。所谓色差是指基色信号中的3个分量信号(即R、G、B)与亮度信号之差。

    YUV格式与RGB存在如下关系:

     

     

    二、阈值确定和色彩判断

    在确定阈值时,首先通过采集样本进行训练,从而得到预定的几种颜色在YUV空间的分量的上下阈值,如图2所示。

    22.jpg

    当一个待判定的像素在色彩空间中的位置落在这个长方体中时,就认为该像素属于要找的颜色,从而完成对图像颜色的识别。在Y空间中,Y值表示亮度,因它的变化很大,所以只考虑了U和V的值,在进行颜色判断时,首先分别建立U、V的阈值向量。

    在颜色识别后进行图像分割,在图像分割中采用了种子填充算法,其整个种子的填充是和像素点的颜色同时进行的,一开始不是对所有的像素进行处理,而是分块进行的。当中心点是所要识别的颜色时,就以这个点为种子向四周扩散,并判定周围像素点的颜色,直到填满整个块。

    33.jpg

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