机器人系统视觉应用分类（一）

    机器人系统视觉应用分类：机器视觉的用途可分为定位、识别、引导、测量、检查。

    （1）定位：零件定位在机器视觉应用中是关键的第一步。无论是简单的装配验证还是复杂的三维机器料箱拣选，所有机器视觉应用的第一步是通过模式匹配技术在相机视野中找到关注的对象或特征。关注对象的定位决定了成功还是失败。如模式匹配软件工具无法精确定位图像中的零件，则无法进行识别、引导、检查或测量。在实际生产中，零件外观出现差异将无法实行定位，该步骤具极具挑战性；视觉系统根据图案来识别零件，尽管严格管控元器件的制造过程，在视觉系统中的外观也会有一些差异。视觉系统的零件定位工具必须足够智能且快速并准确地将培训模式和下移至生产线上的实际对象进行比较，从而获得更准确、可靠且可重复的结果。

    （2）识别：视觉技术可以读取字母、数字、字符。零件标识和识别机器视觉系统可以读取条码（一维）、数据矩阵代码（二维）、直接部件标识（DPM）和零件、标签与包装上印刷的字符。先由光学字符识别（OCR）系统在不知情的情况下读取字母、数字、字符，然后由字符验证（OCV）系统确认字符串的存在。此外，机器视觉系统可以通过定位具体图案来识别零件或根据颜色、形状或大小识别物品。
DPM应用将代码或字符串直接标记到零件上，通过直接部件标记进行追溯可以改善资产追溯和零件真伪验证。通过记录成品子组件中各元件的谱系信息，它还可以提供单位级数据，从而推动出色技术支持和保修服务的提供。

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