机器视觉引导技术相关应用有哪些？

机器视觉的应用有哪些？

机器视觉应用程序分为四个主要类别：指导，识别，测量，检测（英文缩写：GIGI），引导，检测，度量（测量）和标识（识别）。接下来，我将主要介绍机器视觉引导应用相关部分。

应用机器视觉之前的准备工作基本上，机器视觉系统可以在工业环境中引导机器人，测量项目，计数项目，读取条形码，字母和数字并检测缺陷。无论是较简单的组装检测，还是复杂的机器人盒子拾取应用程序，任何机器视觉应用程序的第一步通常都是使用模式匹配技术来捕获摄像机视野中的一个或多个对象。是寻找。感兴趣对象的放置通常确定机器视觉应用程序的成功或失败。因此，在应用机器视觉之前的准备工作非常重要。

什么是机器人视觉引导？

该引导是使用机器视觉报告组件的位置和方向，有很多原因可以启动它。首先，机器视觉系统识别组件的位置和方向，将组件与指定的公差进行比较，确保组件处于正确的角度，并确认组件已正确组装。

然后使用该指导向机器人或机器控制器报告组件在2D或3D空间中的位置和方向，以便机器人可以定位组件或机器以对齐组件。

在许多任务上，例如，将组件放置在托盘上，从托盘中选择组件，将组件包装在传送带上以及放置和放置组件等方面，机器视觉指导远远超过了手动放置，快速准确，将其与其他零件对齐以进行组装，将组件放在工作架上，或从包装盒中取出组件，手机保护套和定位套

机器人视觉引导也可用于与其他机器视觉工具对齐，这是机器视觉的一项非常强大的功能。

这是因为在制造过程中，组件可能会以未知的方向呈现给相机。通过放置组件并将其他机器视觉工具与该组件对齐，机器视觉可以实现自动工具定位。

机器人视觉引导定位-元件放置挑战

在机器视觉应用之前，组件放置是非常重要的第一步。如果图案匹配软件工具无法在图像中精确定位组件，则它无法引导，识别，检测，计数或测量组件。组件的放置听起来很简单，但是在实际的生产环境中，组件的不同外观会使此过程非常困难。由于照明或遮挡而导致的外观变化可能会使组件定位变得困难。

尽管对视觉系统进行了培训，可以根据模式识别组件，但是即使是较严格控制的过程也可以对组件的外观进行某些更改。零件显示和姿势变形的影响也会使零件放置变得困难。

为了获得准确，可靠和可重现的结果，机器人视觉引导系统的组件定位工具需要足够智能，以快速，准确地将培训模式与生产线上移动的真实物品进行比较（模式匹配）。

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