机器视觉系统在机器人中主要都有哪些功能？

Posted 2023-04-15

机器视觉按照功能可以大致区分为识别、定位、测量、检测、引导五类。
（1）识别：机器视觉可以对图像进行处理、分析和理解，用于对一些一维码或二维 码的解码、光学字符的识别与确认、颜色及形状的识别等；
（2）机器视觉采用先进的图像视觉检测技术，对高速运动的工业产品进行实时全面 视觉定位分析，主要用于自动生产及装配；
（3）机器视觉可以在非接触的情况下，对产品尺寸进行高精度的测量，以确定产品 外观的尺寸是否存在误差；
（4）机器视觉可以用于产品表面的精密检测，包括目标方向及位置检测，检测产品 表面的压伤、破损、刮伤、脏污、变形等问题，及印刷表面的瑕疵检测等；
（5）机器视觉普遍应用于智能制造的工业机器人领域，当前工业机器人已经大范围 应用于自动化流水线，机器视觉系统可以在机器人操作过程中帮助机器人实时了解 工作环境的变化，相应的调整动作以保证任务的正确完成。【服务热线，贴心服务】

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（1）识别：机器视觉可以对图像进行处理、分析和理解，用于对一些一维码或二维 码的解码、光学字符的识别与确认、颜色及形状的识别等；
（2）机器视觉采用先进的图像视觉检测技术，对高速运动的工业产品进行实时全面 视觉定位分析，主要用于自动生产及装配；
（3）机器视觉可以在非接触的情况下，对产品尺寸进行高精度的测量，以确定产品 外观的尺寸是否存在误差；
（4）机器视觉可以用于产品表面的精密检测，包括目标方向及位置检测，检测产品 表面的压伤、破损、刮伤、脏污、变形等问题，及印刷表面的瑕疵检测等；
（5）机器视觉普遍应用于智能制造的工业机器人领域，当前工业机器人已经大范围 应用于自动化流水线，机器视觉系统可以在机器人操作过程中帮助机器人实时了解 工作环境的变化，相应的调整动作以保证任务的正确完成。 参考技术B 机器视觉按照功能可以大致区分为识别、定位、测量、检测、引导五类。
（1）识别：机器视觉可以对图像进行处理、分析和理解，用于对一些一维码或二维 码的解码、光学字符的识别与确认、颜色及形状的识别等；
（2）机器视觉采用先进的图像视觉检测技术，对高速运动的工业产品进行实时全面 视觉定位分析，主要用于自动生产及装配；
（3）机器视觉可以在非接触的情况下，对产品尺寸进行高精度的测量，以确定产品 外观的尺寸是否存在误差；
（4）机器视觉可以用于产品表面的精密检测，包括目标方向及位置检测，检测产品 表面的压伤、破损、刮伤、脏污、变形等问题，及印刷表面的瑕疵检测等；
（5）机器视觉普遍应用于智能制造的工业机器人领域，当前工业机器人已经大范围 应用于自动化流水线，机器视觉系统可以在机器人操作过程中帮助机器人实时了解 工作环境的变化，相应的调整动作以保证任务的正确完成。 参考技术C

机器视觉系统在机器人中主要有以下几个功能：

导航和定位：机器视觉系统可以使用图像识别技术来实现机器人的导航和定位，使机器人能够在复杂的环境中进行精确定位和移动。

目标检测和识别：机器视觉系统可以通过图像分析技术检测和识别目标物体，从而实现机器人的自动抓取、放置或者分类等操作。

检测和识别缺陷：机器视觉系统可以使用图像处理技术来检测和识别产品表面的缺陷，从而实现机器人的自动质检和排除次品产品的功能。

三维建模和重建：机器视觉系统可以利用多个摄像头和激光扫描仪等设备，对物体进行三维建模和重建，从而实现机器人对于复杂物体的抓取、放置和操作。
总的来说，机器视觉系统在机器人中主要扮演了导航定位、目标识别、缺陷检测、三维建模等多种角色，为机器人的实现自主化、智能化和高效化提供了重要的技术支持。

参考技术D 　　机器视觉按照功能可以大致区分为识别、定位、测量、检测、引导五类。　　（1）识别：机器视觉可以对图像进行处理、分析和理解，用于对一些一维码或二维 码的解码、光学字符的识别与确认、颜色及形状的识别等；　　（2）机器视觉采用先进的图像视觉检测技术，对高速运动的工业产品进行实时全面 视觉定位分析，主要用于自动生产及装配；　　（3）机器视觉可以在非接触的情况下，对产品尺寸进行高精度的测量，以确定产品 外观的尺寸是否存在误差；　　（4）机器视觉可以用于产品表面的精密检测，包括目标方向及位置检测，检测产品 表面的压伤、破损、刮伤、脏污、变形等问题，及印刷表面的瑕疵检测等；　　（5）机器视觉普遍应用于智能制造的工业机器人领域，当前工业机器人已经大范围 应用于自动化流水线，机器视觉系统可以在机器人操作过程中帮助机器人实时了解 工作环境的变化，相应的调整动作以保证任务的正确完成。目前国内在镜头制造业方面，灿锐科技的镜头制造业应该算比较好的。作为中国国内第一家研发、生产远心镜头的企业，灿锐十年里一直进行镜头的研发制造，有自己的资深研发团队和生产供应链，在国内算是行业顶尖的。我的回答你还满意，采纳下吧本回答被提问者采纳

机器视觉方面都有哪些好的开发平台？各有啥特点

作者：知乎用户
链接：https://www.zhihu.com/question/20025224/answer/18874837
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转自知乎：
机器视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+工具包”
软件平台：
1.VC：最通用，功能最强大。用户多，和windows搭配，运行性能较好，可以自己写算法，也可以用工具包，而且基本上工具包都支持VC的开发。是大家主要选择的平台。
2.C#：比较容易上手，特别是完成界面等功能比用VC+MFC难度低了很多，已经逐渐成为流行的使用平台了，算法在调用标准的库或者使用C#+C++混合编程。可以看到目前很多相机厂商的SDK都已经开始使用C#做应用程序了。
3.LabVIEW：NI的工具图形化开发平台，开发软件快，特别是做工控行业或者自动化测试行业的很多工程师，由于使用labview进行测试测量的广泛性，所以都有labview的基础，再调用NI的Vision图像工具包开发，开发周期短，维护较为容易。
4.VB、delphi：用的人越来越少了。
5.其他：java等没有看到人用过。
工具包：
1.halcon：出自德国MVTech。底层的功能算法很多，运算性能快，用其开发需要一定软件功底和图像处理理论。
2.VisionPro：美国康耐视的图像处理工具包。性能大多数算法性能都很好，性能上没有和halcon直接对比过，但是开发上手比halcon容易。
3.NI Vision：NI的特点是自动化测试大多数需要的软硬件都有解决方案，有点事软件图形化编程，上手快，开发周期快，缺点是并不是每个软件都非常厉害。视觉工具包的优势是售价比大多数工具包或者算法的天文数字便宜了不少，而且整个工具包一个价格，而不是一个算法一个算法地卖，性能方面在速度和精度没有前两种软件好。
4.MIL：加拿大maxtrox的产品，是Matrox Imaging Library 的简写。早期推广和普及程度不错，当前似乎主要用户还是早期的做激光设备的一些用户在用，所以用于定位的较多。
5.CK Vision。创科公司的软件包，相对前面几个工具包来说价格优势比较明显，另外机器视觉需要的功能也基本都有，所以在国内自动化设备特别是批量设备同时需要保护版权的企业而言，用量很大，推广也不错。
6.迈斯肯：迈斯肯的视觉主要产品还是条码阅读一类，图像工具包没有用过，不了解，不评价。
7.OpenCV：感觉openCV更多的还是用在计算机视觉领域，在机器视觉领域其实不算太多，应为机器视觉领域当前主要的应用还是定位、测量、外观、OCR/OCV，感觉这几项都不是opencv的专长。
8.其他：其他还有一些厂家的图像工具包，要么市场影响力不大，要么本人没有用过，不评价。 参考技术A 机器视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+工具包”
软件平台：
1.VC：最通用，功能最强大。用户多，和windows搭配，运行性能较好，可以自己写算法，也可以用工具包，而且基本上工具包都支持VC的开发。是大家主要选择的平台。
2.C#：比较容易上手，特别是完成界面等功能比用VC+MFC难度低了很多，已经逐渐成为流行的使用平台了，算法在调用标准的库或者使用C#+C++混合编程。可以看到目前很多相机厂商的SDK都已经开始使用C#做应用程序了。
3.LabVIEW：NI的工具图形化开发平台，开发软件快，特别是做工控行业或者自动化测试行业的很多工程师，由于使用labview进行测试测量的广泛性，所以都有labview的基础，再调用NI的Vision图像工具包开发，开发周期短，维护较为容易。 参考技术B 如果是国外品牌有基恩士的，这些就是成熟的软件，不过就是可定制化的东西就比较少，可能对于国人来说，使用起来就不太习惯，如果想实用的可以用国内的品牌，像我司的VisionMAX视觉软件，就很好的解决机器视沉方面的问题，不需要重新编程，图形化操作，符合国人使用。 参考技术C 所谓的机器视觉系统，其实就是一套基于视觉信息，来完成一定功能的设备。加装有视觉传感器的目的是为了使设备具备类似人的视觉功能，从而提高设备的智能化程度，从而提高生产线的效率和提升产品质量。提供机器视觉系统的公司里，我觉得康耐视就 参考技术D 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号（黑白或彩色），传送给专门的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。
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