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码垛机器人关于机器视觉系统的概述

时间：2017-12-14 来源：机器人在线阅读：9284

码垛机器人关于机器视觉系统的概述

2 机器视觉系统概述

机器视觉在现代工业检测识别领域中应用广泛，在一些对精确性要求较高的场合尤为突出。自从福特发明了流水线后，现代工业生产就与其密不可分。然而随着科技的进步与社会的发展，传统的人工流水线模式己经不能满足工业生产的需要。而且人工检测无法保证零缺陷，同时人工成本又在不断上升，在电子元器件检测、药品表面缺陷检测、包装印刷字符识别、工件尺寸检查等大批次、高精度、高重复性的应用中，越来越多的企业选择了机器视觉方案来替代传统的人工检测方式。机器视觉不仅能代替人眼对目标物体进行检测识别，同时随着计算机的发展和图像处理算法的革新，某些用肉眼无法观察到的微小差异，如颜色、形状等都可以采用机器视觉来完成。因此，结合计算机的可重复性、高效性以及人类视觉的高智能化和抽象能力，形成了机器视觉这一新兴学科。

机器视觉是研究用计算机来模拟生物宏观视觉功能的科学和技术。换句话说，就是将人眼的识别、判断能力想办法用机器来做到。首先，用摄像头将采集到的原始模拟图像，经过模数转换变为计算机能处理的数字信号;然后，应用图像处理技术对采集到的信号进行处理，得到目标图像的特征，如:面积、长度、数量、位置等;最后，根据任务要求进行判断并输出处理结果，以便后续工作的进行。与人眼相比，机器视觉具有客观、可靠性高、重复性好等优势，相比传统的图像处理方式，更具有非接触、实时性好、柔性高等特点，在工业生产中应用前景更为广阔。

机器视觉的研究起步较晚，但发展迅速。从20世纪50年代二维图像的统计模式识别的研究开始，几乎每十年都会产生一次大的发展进步:60年代，Roberts对三维机器视觉进行研究;70年代中期，MIT人工智能实验室正式开设机器视觉课程;从80年代开始，全球范围内的机器视觉研究开展得如火如茶，从理论创新到实际应用，不断有新的思想涌现。直到现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，与之相关的学科涉及:图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等

典型的机器视觉系统如图1.1所示，一般包括如下部分:光照系统，CCD摄像机，图像采集卡，工业计算机和控制机构等。

在机器人中应用机器视觉系统的目的在于提高生产效率和识别精度。在一些实时性要求较高或者高度危险的的工业现场环境中，人工视觉往往难以满足人物要求，这时就需要机器视觉产品代替人工检测。机器视觉能够避免人工检测中出现的误检、漏检等现象，同时能够大幅提高生产效率和检测质量。而且能够满足工业生产中开放化、模块化的要求，容易实现各系统之间的协调与融合。