视觉识别与机械手

㈠ 机械手怎样去识别物体

红外线光射出与反弹。
比如你眼前有黑，白两物。
一道红外线射过去回。
黑色物体吸光，所以反弹答的红外光就少，判定为黑物体
白色物体吸光能力弱，反正反弹红外就多，判定为白。
但是就现代科技来言，要机械手实现物体识别有很多手段。
比如视觉系统+互联网 这是一种比较先进的。

㈡ 关于机械臂视觉识别的一些问题

我可以做视频的彩集和分析，写软件来确定各个板的坐标：）Windows编程，呵呵

㈢ 机器视觉定位是什么和机器视觉检测有什么不同

机器视觉定位和机器视觉检测其实同属同一行业，在机器视觉系统的应用中，有回些答人用于定位，有些由于检测，因此就有了不同的叫法，比如自动打孔，那用途就是定位，检查产品缺陷时就是用到的就是检测，就好比买了菠萝，有些人直接当水果生吃，有些人用来做海鲜菠萝炒饭，有些人用来、做糕点是一个道理，具体的应用要根据实际情况要求而定，叫法上也就自然有所差异了。

㈣ 机器人如何进行视觉识别

1、单目视觉是无法准确获得深度信息的，即他只能得到平面信息。不能得到立体信息。深度信息，不一定指目标到相机之间的距离，也可以反应其它的信息，如某个物体的网络、相对位置之类的。不过一定都是跟光轴方向的深度有关。单目视觉可以测量距离，是指测量水平宽或水平高上的距离，与相机、镜头的光轴是垂直的平面上的距离测量。其实你可以不用超声波测距，现在双目视觉也在应用于实践，可以考虑使用双目视觉测量立体信息。
2、得到信息，如果是避障的话，主要就是指轮廓、宽、高，宽可能更重要些，因为只要前面有东西，需要绕开，要绕多远，只需要有轮廓就可以了，其它的信息是不需要的。当然也可以获得其它信息，如颜色、类别等。
3、看需要，像图像增强、灰度化、滤波、二值化等，都是属于预处理，如果图像效果好，可以不需要。而边缘查找、模式匹配、几何匹配、圆、直线、粒子分析、字符识别、颜色识别等，是特征提取类的，不一定所有的都会用，选择你自己需要的用即可。
4、标定，如果仅仅只是为了处理数据，不标定也可以，这样出来的数据只是以像素为单位的；一般人们可能不太好理解像素，因此需要转换成世界坐标，这样是为了便于人们理解距离到底有多少。如一个物体宽1000像素，高750像素。这样人们可能比较难理解，而其世界坐标可能是长100mm、宽75mm，这样像素坐标系与世界坐标第的转换当量就为100mm/1000pixel=0.1mm/pixel，其它再测量得到某个像素值时，只需要乘以这个当量，就可以得到世界坐标了。

㈤ 一套控制器能否控制6个机械手，带视觉识别

完全可以，国产的也有好多可以控制八个轴并带视觉系统

这是7轴配视觉

㈥ 机械手和视觉标定指的是什么

光视觉控制部分就要3w左右
然后再配备机械手，不知道你需要啥样的机械手，六关节的?蜘蛛手？单臂？

㈦ 计算机视觉与机器视觉的区别

1、定义不同

计算机视觉：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(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，传送给专用的图像处理系统，

得到被摄目标的形态信息，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。

2、原理不同

计算机视觉：计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。

因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。

因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。

计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。

因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。

机器视觉：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，

图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。

3、应用不同

计算机视觉：人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。

这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。

为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，

以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。

机器视觉：在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；

辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；

再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。

除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

㈧ 怎么让我的一只机器人手臂,能够和视觉系统(ccd摄像头)配合,抓取物...

机器视觉与运动控制结合，所谓的视觉引导。利用视觉系统获取分析图像，定版位所要抓取物体在图像中的位置权。通过标定将图像中的位置数据转换为运动控制系统的坐标中，机械手定位抓取。大概是以上步骤，实际应用可能要复杂的多，包括要考虑CCD的安装，固定式或装在机械手上，镜头畸变所引入的误差等等。

㈨ 机器视觉识别技术有些什么种类

机器视觉的划分可根据功能、安装载体、检测技术进行划分：

（1）按照检测功能可划分：定位、缺陷检测、计数/遗漏检测、尺寸测量。
（2）按照其安装的载体可分为：在线检测系统和离线检测系统。
（3）按照检测技术划分，通常有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测量技术、OCR技术、颜色识别技术等。

㈩ 一条自动化产线，有伺服电机、机械手、视觉检测、视觉定位，最佳的自动控制方案是什么

PLC做控制系统做主控 因为稳定 工控机做视觉 及数据存储 机械手如果配合视觉 做定位的自调整 机械手还得和工控机做数据交互