如何选择最佳的机器视觉技术进行机器人指导
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如何选择最佳的机器视觉技术进行机器人指导

机器视觉 2021-05-17 9049 0


机器视觉在机器人制导中的应用为工业操作提供了新的可能性,但同时也带来了复杂的安全设计挑战。这是因为它适用于具有高重复性和低延迟的机器,尤其是在复杂的工业领域。机器视觉系统必须处理关键的工业问题,例如照明条件,无纹理的表面以及不确定和移动的物体。因此,有效的机器人引导需要特定的机器视觉传感器和技术。

有很多方法可以将机器视觉技术用于机器人指导,例如立体视觉和摄影测量,飞行时间,结构化光,光编码和激光三角测量。特定应用的理想技术取决于其需求。为了确定需要应用的理想机器视觉技术,请考虑应用程序的目标及其机器人类型,以及包括以下因素的因素:

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  1. 传感器的范围:工作距离取决于环境配置,机器人的可及性和传感器的尺寸。

  2. 点云对齐的分辨率和精度:分辨率和点云对齐由硬件决定。它们应与应用程序的目的和对象的大小一致。

  3. 重量:如果传感器安装在末端执行器中或通过机载安装,则机器人将在有限的最大负载重量下运行,以实现其完整的动力。

  4. 处理时间:处理时间对于确定系统是否适合于特定应用非常重要,尤其是在将其应用于具有安全性约束(例如感应并防止与障碍物和人的碰撞)的机器人时,处理时间非常重要。一些机器视觉技术使用静态相机和对象,因此无法将其应用于移动过程。

  5. 安全问题:尽管机器人可以独立运行,但它们需要人工干预并与行业员工密切合作。因此,应保护传感器免受危险的高功率激光的伤害,以减少自动化行业的发展。发生事故的风险。

  6. 扫描环境:振动,照明条件或相机移动中发生的丝毫环境故障将极大地影响3D点云的质量。因此,应在加入之前通过扫描环境来避免这种干扰。

  7. 硬件和软件集成:摄像机由外部电源和机器人中央控制单元自动控制。因此,临时开发面向硬件和软件的集成。大多数商业机器视觉系统都连接到机器人,并且机器人由外部软件控制。

  8. 预算:除了技术问题外,在选择理想的机器视觉技术实施方案时还应考虑行业预算。正确的解决方案应在成本和性能之间取得平衡。



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