发布网友 发布时间:2022-04-22 22:47
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热心网友 时间:2023-09-14 23:03
视觉定位类项目通常结合机器人学,轴组运动学控制,常常使用仿射变换,几何学,手眼标定等算法,在数学原理层面要熟悉常用的矩阵转换公式,几何平面学公式等。追求的是高精度定位效果,通常定位抓取精度在0.01mm。应用场景包括2D定位,3D无序定位抓取等。需要对自动化设备,机器人学等十分了解。机器视觉检测通常指的是目标检测和缺陷检测,在工业上,需要对CCD传感器得到的图像做图像处理找到某些缺陷,在算法层方面需要掌握Blob分析,预处理算法,边缘提取等,偏重于图像处理本身。在计算机视觉方向,视觉检测还有目标检测,通常用卷积神经网络实现对目标的检测和分类,比如说现在的人脸识别,自动驾驶等。综合以上,机器视觉定位更偏向于视觉算法和自动化结合,视觉检测更注重于图像算法本身。热心网友 时间:2023-09-14 23:03
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,有些人用于定位,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。热心网友 时间:2023-09-14 23:04
机器视觉定位是指通过对已知对象或场景进行特征提取和匹配,确定相机相对于场景的位置和姿态的过程。它是机器视觉领域中的重要技术之一,涉及到相机参数标定、特征提取与匹配、位姿估计等问题。机器视觉定位主要是解决三维空间中物体的重建和精确定位问题。热心网友 时间:2023-09-14 23:04
任务的目标数量有些不一样,定位任务一般是从图像中找出一个目标的类别和位置,检测任务是从图像中找出所有目标的类别和位置。参考:OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detectionusing Convolutional Networks热心网友 时间:2023-09-14 23:05
关键不在于视觉而在于机器人,机器人会按照设定好的路径及算法进行移动,重复定位精度极高,也就是说保证了检测的点,至于用视觉还是射线还是超声探测,都是另外一码事,与传统检测手段相比,从静态变为了动态,几乎可以无死角。再就是对于每个工件来说,检测的点都是一样的,即使细小的差异也能被发现,检测的精度更高了。