机器视觉检测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，用人工视觉检查产量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。典型结构编辑一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：照明
视觉测量软件的质量
机器视觉检测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，用人工视觉检查产量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。典型结构编辑一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到效果。
视觉定位系统的组成：系统主要任务是利用机器视觉技术对当前时刻所拍摄的工件进行图像处理，根据工件的特征进行分析得出分析结果，然后传递到执行机构进行位置校正或者剔除处理。主要由输送装置1、信号触发子信号2、光源子系统3、图像采集装置4、图像处理分析软件7、控制子系统5、执行机构子系统6等组成。原理是送料装置与传送装置协调动作，工件被不规则的放在传送带上，当相机下方的红外线光电开关检测到有工件通过时触发信号
实验室做过一个并联机器人结合工业相机的相对简单的视觉分拣实验平台，主要完成对不同种类物体的分拣操作。工程上的调试往往更加复杂，要考虑视觉坐标和机械手用户坐标间的转换，传送带的速度和相机采集频率间的关系，的是图像识别的成功与否。我们预先训练了几种模板，采集到图像信息后通过模板匹配的方式确定视觉坐标下不同种类工件的坐标信息，转换成机械手可以理解的用户坐标信息，完成抓取，再根据类别信息放置在预先设置好的位置处。
（1）摄像机系统：由单个摄像机和计算机（包括图像采集卡）组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法。就目前行业技术发展水平来说，数字相机是比较理想的选择，其中维视图像的MV-EM/E系列工业相机提供了接口丰富的开发包函数，分辨率、帧率等覆盖面广，通用性及稳定性好，所以是我们推荐的主要选择。
（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置。经 CCD 摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，后控制的末端执行机构，调整机器人的位姿。
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