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机械手搭配视觉方案的常见问题盘点

机械手搭配视觉方案的常见问题盘点

作者:admin    来源:未知    发布时间:2018-08-06 16:21    浏览量:
众所周知,在工业自动化中,视觉与机械手搭配是机器视觉行业一个普遍有经典的应用,包括应用于容器中的零件拣取,应用于机床上的工件装卸等。那么视觉与机械手为什么要搭配呢,机械手搭配视觉方案中又会碰到那些问题呢?
 
一、机械手为何要搭配视觉?
视觉类似眼睛,在机械手上装上眼睛,可以为机械手做位置引导,保证机械手作业精度。
带有视觉的机械回收自由度很高,可以很大程度上代替人工,并且机械手的不眠不休能够给企业带来巨大的经济效益。视觉与夹爪配合,使得搬运变得轻松且精准。如今智能工厂的流行在一定程度也说明了机械手搭配视觉的必要性。
 
二、机械手如何利用机器视觉完成工作?

机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分,而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。
 
具体过程如下:
 
 
三、视觉与机械手如何通信?
视觉需要发送的数据主要是坐标值数据,不同的机械手通信接口不一样,只是需要定义好发送格式,一般问题都不大。目前市面上比较主流的机械手通信接口有网口、串口、USB等。

 
四、视觉坐标如何转换为机械手坐标?
视觉坐标单位为像素,而机械手坐标单位为实际mm,两者之间的换算关系可通过标定解决。标定的方法有许多种如:单点标定,通过抓取某目标来回走动一定的距离,通过CCD识别距离像素差,换算出实际mm与像素的比例关系,此种方法操作简单,但精度不高,在镜头畸变较大的情况下,精度就很差了。又如:多点标定,也就是常见的九点标定法,在视野范围内,通过机械手顶针按3X3阵列走九个坐标点,记录每个点的机械手坐标值与CCD拍照处理获取的九个位置点像素坐标值,换算出实际mm与像素的比例关系,此种方法操作步骤复杂,但精度较高,能有效排除镜头畸变引进的误差,是目前比较主流的标定方法。
 
 
五、机械手与视觉搭配的实际应用有哪些?
 
工业机器视觉难点在于精度和速度,要求都在毫米级,且工业领域工业机器人抓手的变动是在三维空间内。根据功能不同,机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种。
1、食品安全监测
在流水化作业生产、产品质量检测方面,需要机器视觉观察、识别、发现生产环节中的错误和疏漏。
2、制造业
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时,在大批量工业生产过程中,人工视觉效率低且精度不高,机器视觉检测可以提高生产效率和生产的自动化程度,且易于实现信息集成。
3、太阳能、交通监控
太阳能电池和模块生产者使用机器视觉来检测产品、识别和跟踪产品以及装配产品。在交通监控领域,可应用于车牌识别技术、图像分析技术,自动识别车牌,发现违章停车、逆行、发现交通肇事车辆等。
 
 
 

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