机器人系统视觉应用分类（二）

    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。

    （3）引导：有多种需要引导的原因。首先，机器视觉系统可以定位零件的位置和方向，然后将其与规定的公差进行对比，并确保它位于正确的角度以便准确地验证装配。然后可以通过引导将零件在二维和三维空间中的位置和方向报告给机器人或机器控制器，使机器人能够定位零件或让机器能够对准零件。机器视觉引导在许多任务中可以实现比手动定位更高的速度和准确性。

    另外，可通过引导与其他机器视觉工具对准。这是机器视觉的一个非常强大的功能，因为生产期间零件可能会以未知的方向出现在相机视野中。通过定位零件再将其与其他机器视觉工具对齐，机器视觉可以实现自动工具固定。这涉及定位零件上的关键特征以精确放置卡尺、斑点、边缘或其他视觉软件工具从而正确地与零件产生相互作用。这种方法使制造商能够在同一条生产线上制造多个产品并减少了对检测时需要维持零件位置的昂贵的硬件换型的需求。

    引导需要几何图案搭配。图案搭配工具必须能处理对比度和照明方面之间存在的差异，以及比例、旋转和其他因素的变化，同时每次都要可靠地找到零件。这是因为其他机器视觉软件工具的对准需要图案搭配获得位置信息。

    （4）测量：测量距离和位置以评估是否符合规格。测量应用中的机器视觉系统计算测量对象上两个点、多个点或几何位置之间的距离以确定这些测量是否符合规格。如不符合标准，视觉系统向机器控制器发送失败信号，触发拒绝机制以将对象从生产线上弹出。

    在实际应用中，使用固定安装的相机采集通过相机视野的零件图像，然后系统使用软件计算图像中各个点之间的距离。由于许多机器视觉系统可以测量0.0254毫米范围内的对象特征，所以能解决诸多手工接触测量无法处理的应用。

    （5）检查：识别缺陷、异常和其他制造缺陷。检查应用中的机器视觉系统用于检测制造的产品中的缺陷、污染、功能缺陷和其他异常。如检查药物的药片是否有缺陷，验证显示屏上的图标或确认像素的存在，或检测触摸屏以评估背光对比度的水平。机器视觉也可检查产品的完整性，如保证食品和药品行业产品和包装是否相符，以及检查瓶子的密封、瓶盖和环的安全性。

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