机器视觉的应用 · 引导

从本质上讲，机器视觉系统就是在工业环境中引导机器人、测量物品、统计物品、读取条码、字母和数字，以及检测缺陷。在任何机器视觉应用中，无论是最简单的装配检验，还是复杂的3D机器人箱子拾取应用，通常第一步都是采用图案匹配技术定位相机视场内的感兴趣物品或特征。感兴趣物品的定位往往决定机器视觉应用的成败。 so，机器视觉应用前的准备工作至关重要哦~

元件定位是机器视觉应用前非常关键的第一步。如果图案匹配软件工具无法精确地定位图像中的元件，那么，它将无法引导、识别、检验、计数或测量元件。虽然元件定位听上去很简单，但在实际生产环境中，元件外观的差异可能导致这一步变得非常具有挑战性。

▲ 因照明或遮挡而出现的外观变化可能导致元件定位变得困难

虽然视觉系统经过培训，基于图案来识别元件，但即使是最严格控制的流程，也允许元件外观存在一定的变化。

▲ 元件呈现或姿势畸变影响也可能导致元件定位变得困难

要实现精确、可靠、可重复的结果，视觉系统的元件定位工具必须具备足够的智能，能够快速、精确地将培训图案与生产线上移动过来的实际物品进行比较（图案匹配）。

引导就是使用机器视觉报告元件的位置和方向。需要进行引导的原因可能有多种。首先，机器视觉系统可以定位元件的位置和方向，将元件与规定的公差进行比较，以及确保元件处于正确的角度，以验证元件装配是否正确。接着，引导可用于将元件在2D或3D空间内的位置和方向报告给机器人或机器控制器，让机器人能够定位元件或机器，以便将元件对位。

机器视觉引导在许多任务中都能够实现比人工定位高得多的速度和精度，比如将元件放入货盘或从货盘中拾取元件；对输送带上的元件进行包装；对元件进行定位和对位，以便将其与其他部件装配在一起；将元件放置到工作架上；或者将元件从箱子中移走。

这涉及到元件关键特征的定位，以确保卡尺、Blob、边线或其他视觉软件工具的精确定位，进而让它们能够与元件正确互动。这种方法让制造商能够在同一生产线上生产多种产品，从而减少了检验过程中用于保持元件位置的昂贵硬膜的需要。

▲ 机器视觉引导所使用的图像示例

有时，引导还需要进行几何图案匹配。图案匹配工具在保证每次可靠定位元件的同时，还必须能够应对较大的对比度和光线变化，以及尺度变化、旋转和其他因素。这是因为，图案匹配所获取的位置信息必须能够让其他机器视觉软件工具与元件精确对位。

▲ 图案匹配可能变得非常具有挑战性