解決方案
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3D無序抓取
什麽是3D無序抓取？3D無序抓取就是利用3D成像係統對工件表麵進行感知和分析，計算得到物體的實時空間坐標和姿態，無需示教即可無縫驅動機械臂可被廣泛應用於料框堆疊工件的識別/無序抓取等多種需求。針對料框中散亂工件的上下料技術難點及機器代替人工的趨勢，3D視覺引導定位機器人無序抓取係統解決方案采用3D相機進行三維數據的采集、匹配、識別，並將最合適抓取工件的坐標轉換為機器人坐標，機器人根據限定條件進行最優路徑規劃完成散亂工件的抓取，最終實現無序抓取的整個流程。為什麽要使用3D無序抓取？在工業上，機器人完成重複性工作已經很常見了，但是無序的應用環境則要複雜得多。這就意味著機器人無法依靠設定好的程序繼續執行工作，而是需要對環境進行感知、分析，從而再做出判斷。在沒有應用3D視覺之前，雜亂無章的工作任務通常是用傳統的工裝實現定位的。這種方式無法滿足不同產品使用一個工裝定位的問題。隨著電子行業的興起，工業生產中無序類的應用需求越來越多。為了解決這個問題，3D視覺就成為了最佳的選擇。專門針對散亂堆放的工件設計，來高效地完成3D智能抓取，來替代傳統的工裝夾具。3D無序抓取在實際工業中的使用使用3D無序抓取命令，可以做到：檢測任何物體的每個位置和形狀；在盒子中檢測未分類的零件，用機器人將他們撿起來並送入生產機器；將盒子中每個檢測到的零件的位置發送給機器人。通過3D匹配，可以隻用1個3D傳感器來配置之前的任何對象的形狀和位置。因此，可以用來無序抓取複雜形狀的零件。在這些方向上3D無序抓取也得到了應用：>> 多品種工件的機器人3D定位抓取上料>> 料框堆疊物體3D識別定位>> 複雜多麵工件的柔性化3D定位抓取>> 大型物體3D定位抓取>> 工件的無序來料3D定位>> 多工序間機器人協作3D定位抓取>> 輸送帶上物體的快速3D定位抓取>> 噴塗機器人來料3D識別定位>> 大型設備的機器人裝配3D定位3D無序抓取現狀及未來發展從生產和環境適應性的角度來講，未來幾年的發展方向對3D視覺有著更廣泛的需求。這要求3D相機能夠通過對工件3D數據的掃描，幫助機器人快速準確的找到被測零件並確認其位置，引導機械手準確抓取定位工件，從而實現工業機器人自動化生產線的柔性工裝。而在應用拓展方麵，除了智能抓取，當前，機器人3D視覺在自動化焊接、自動化切割、自動化裝配、自動化碼垛等方麵也有廣泛應用。【來源：香蕉app免费下载污視覺內部培訓資料】
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自動對焦技術
什麽是自動對焦？ 自動對焦指的是能夠根據被測物與視覺係統之間的距離，來自動調整鏡頭焦距以保持影像清晰。是利用物體光反射的原理，相機上的傳感器接收反射的光，通過計算機進行處理，帶動電動對焦裝置進行對焦。自動對焦技術通常分為兩類：主動式和被動式。 主動式 指的是相機上的紅外線發生器、超聲波發生器發出紅外光或超聲波到被測物。相機上的接收器接收反射回來的紅外光或超聲波進行對焦，其光學原理類似三角測距對焦法，即測距自動對焦。 被動式 即直接接收並分析來自被測物自身的反光，進行自動對焦的方式。這種自動對焦方式的優點是自身不需要一個發射係統，因而耗能少，對具有一定亮度的被測物有較為理想的自動對焦。通常為聚焦檢測自動對焦。一般來說，工業上進行使用多數為被動式自動對焦。 如何進行自動對焦？ 配備有自動對焦功能的相機，通常使用軟件搭配液態鏡頭來調整焦距，從而達到聚焦清晰的效果。 隻有在需要對焦的區域中需要達到最佳聚焦點時才會有作用，然後會停止自動對焦的動作。這就是通過接收來自被測物自身反射的信息，進行圖像數據分析，從而達到控製液態鏡頭，改變焦距的效果。 如何判斷最佳聚焦點？ 有不同的方法來測量圖像的清晰度，依據兩個基本原理。第一個原理是圖像的邊緣清晰度。也就是在實際獲取的圖像中，搜索相鄰像素之間的大的灰度值的跳躍，來突出顯示邊緣或者輪廓。這些邊緣輪廓的對比度則用來決定圖像的銳利度。邊緣圖像越清晰，原始圖像的清晰度越高。（具體可以參考圖像在時域和頻域的轉換中的高頻部分）。 第二個原理是基於圖像直方圖的值的分析。可以用來計算圖像的平均灰度值的像素值的變化量。方差越大，現有的灰度值邊緣和圖像的對比度就越高。如果圖像變得不聚焦，那麽之前的灰度值跳躍大的邊緣就會呈現斜坡形式的梯度，導致圖像的對比度降低。也就是說，圖像越清晰，灰度擴散越高，圖像中的對比度也就越高，圖像也越清晰。 在使用自動對焦，焦距在改變過程中，圖像的銳利度和方差是會實時改變的，通過軟件進行圖像銳利度以及方差的分析處理，達到一個效果顯著的清晰圖像。 自動對焦技術的優勢在哪？ 自動對焦技術使用液態鏡頭來實現，與傳統透鏡有所不同，液體鏡頭是一種使用一種或多種液體製成的無機械連接的光學元件，可以通過外部控製改變光學元件的內部參數，有著傳統光學透鏡無法比擬的性能。簡單來說就是透鏡的介質由玻璃變為液體。更準確地來說就是一種動態調整透鏡折射率或通過改變其表麵形狀來改變焦距的新型光學元件。 就像利用玻璃製成的傳統光學鏡頭一樣，液體鏡頭也屬於單體光學元件，但其材質是可以改變形狀的光學液態材料。玻璃鏡頭焦距取決於其材質和曲率半徑。液態鏡頭也遵從相同的基本原理，但其獨特之處在於可以改變曲率半徑，從而改變焦距。這種半徑變化采用電控方式，能夠實現毫秒級的變化。生產廠家利用從電潤濕到形變聚合物再到聲光調節等各種技術，控製液態鏡頭曲率半徑和折射率。 大多數成像鏡頭都是多元件鏡頭，單光學鏡頭的成像性能難以滿足需要。因此隻使用液態鏡頭是不明智的。但在多元件設計中結合使用液態鏡頭和成像鏡頭，就可以發揮液態鏡頭的速度和靈活性優勢。液態鏡頭能夠以毫秒級的反應時間在近距離或光學無窮遠對焦，這對於條碼讀取、包裝分類、安保和快速自動化等需要在多個位置進行對焦的應用來說是一種理想選擇，這些被檢測物體要麽尺寸不同，要麽與鏡頭之間的距離不同。在需要快速對焦的各種應用中，可以利用液態鏡頭提高成像係統靈活性。 【來源：香蕉app官网最新版本視覺內部培訓資料】
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CXP2.0與5、10、25Gig...
CoaXPress2.0 CoaXPress是專業和工業成像應用（例如機器視覺、醫學成像、生命科學、廣播和國防）的全球最快標準。它是一種不對稱的點對點串行通信標準，可通過單根或多根同軸電纜傳輸視頻和靜止圖像，CXP 1.1相機已經麵世了十年，它具有用於視頻、圖像和數據的每條電纜高達6.25 Gbps的高速下行鏈路特點，其使用的標準連接器為75ΩBNC和DIN1.0/2.3；目前CXP1.1引入的單個通道最大傳輸速度為6.25Gbps，對於CXP-10，CXP 2.0將其提高到10 Gbps，對於CXP-12，CXP2.0將其提高到12.5 Gbps。 作為CXP協議的製定商之一的Active Silicon，CXP-12采集卡上行速度提高一倍，達到42Mbps，因此現在可以實現超過500kHz的觸發速率。實時觸發是CoaXPress眾所周知的優勢，並且是許多工業檢測係統中的關鍵功能，值得注意的是，CXP-12采集卡首選的連接器是Micro-BNC，也稱為HD-BNC，使用更小的連接器能合並到更緊湊的硬件中；CXP2.0協議引入了多目標功能，因此可以將數據從單個攝像機輸出到位於不同PC上的多個圖像采集卡。 該標準的未來版本有望包括對GenDC的正式支持，與預期的光接口的兼容性以及對串行通信的支持。速度可能會隨著技術的發展而提升。 5GigE IEEE 802.3bz-2016的發布旨在為雙絞線以太網連接提供增強的標準，速度為2.5和5 Gbps。獲得了當前1 Gb和10 Gb以太網標準之間的中間速度。產生的標準稱為2.5GBase-T和5GBase-T，或2.5和5 GigE Vision。可通過標準的at5eC電纜以高達5 Gbps的速度傳輸，提供更大的靈活性。使用普通的銅雙絞線，該技術可以將數據傳輸容量提高到100米，而銅雙絞線往往是傳統係統中的標準配置。 2.5G超過100米Cat5e(D類)非屏蔽雙絞線銅纜 5Gb/s超過100米Cat5e(D類)非屏蔽雙絞線銅纜 5Gb/s超過100米Cat6(E類)非屏蔽雙絞線銅電纜 10GigE 10GigE(萬兆以太網)，一種以太網的傳輸標準，最初在2002年通過，成為 IEEE Std 802.3ae-2002。它規範了以 10 Gbit/s 的速率來傳輸的以太網，因為速率是1GigE以太網的十倍，因此得名。 10GBase-T連接中使用的標準銅纜（Cat6，Cat6a和Cat7）支持的最大長度為100 m，這取決於所用電纜的類型。但是，Cat6電纜最多隻能使用55 m的長度，Cat6a或Cat7電纜的距離更長；光纖電纜可提供更長距離的傳輸，但需要轉換器來生成光信號和NIC卡中的光接收器，支持以太網供電（PoE）和同一根電纜。 25GigE 千兆以太網視覺發布於2006年，傳輸距離高達100m。當攝像頭為低分辨率甚至現在使用中分辨率攝像頭（例如12Mpx）和低幀速率要求時，這種方法就可以工作。現在，為了獲得更高的分辨率並支持更高的幀速率（即更高的帶寬），業界開始采用5、10和25 GigE視覺，這比原始GigE Vision接口快5、10和25倍。直到長度為25GigE的點式光纜接管為止，電纜的長度都會有所妥協。某些PC支持新的速度，但是實際上任何現代PC都可以添加相對便宜的網絡接口卡（NIC），能實現更高的速度。 25GigE SFP28接口提供了三個選項，可以滿足所有應用的電纜長度要求。第一種選擇是使用SFP28多模光纖模塊/收發器和LC-LC多模光纖電纜，電纜長度從1M到70M。第二種選擇使用SFP28單模光纖模塊/收發器和LC-LC單模光纖電纜，電纜長度範圍從1M到10KM。第三種選擇是使用低成本直接連接來連接1至5米之間的電纜。相比於CXP連接器，25 GigE的連接器碩大無比。 【來源：香蕉app免费下载污視覺內部培訓資料】
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相機標定的理解及原理...
世界平麵測量與校正 與觀察和檢查平麵（平坦）表麵或放置在此類表麵（例如傳送帶）上的物體有關的視覺係統可以利用Adaptive Vision Studio的圖像到世界平麵轉換機製，該機製可以： 從原始圖像上的位置計算現實世界的坐標。例如，這對於與外部設備（例如工業機器人）的互操作性至關重要。假設在圖像上檢測到對象，並且需要將其位置傳輸到機器人。檢測到的對象位置以圖像坐標給出，但是機器人在現實世界中使用不同的坐標係進行操作，需要一個由世界平麵定義的通用坐標係。 將圖像校正到世界平麵上。當使用原始圖像進行圖像分析不可行時（由於高度的鏡頭和/或透視失真），這是必需的。對校正圖像執行的分析結果也可以轉換為由世界平麵坐標係定義的真實坐標。另一個用例是將所有攝像機的圖像校正到公共世界平麵上的多攝像機係統校正，從而在這些校正後的圖像之間提供簡單且定義明確的關係，從而可以輕鬆疊加或拚接。 下圖顯示了圖像坐標係。圖像坐標以像素表示，原點（0,0）對應於圖像的左上角。X軸從圖像的左邊緣開始，並向右邊緣。Y軸從圖像的頂部開始向圖像的底部開始。所有圖像像素都具有非負坐標。 圖像坐標中的方向和像素位置 這個世界平麵是一個特殊的平麵，在真實的三維世界中定義。它可以任意放置在相機上，有一個定義的原點和XY軸。 下麵的圖像顯示了世界平麵。第一幅圖像呈現原始圖像，這是由一個尚未安裝在感興趣物體上方的相機拍攝的。第二個圖像顯示的是世界平麵，它已與物體所在的表麵對齊。這允許從原始圖像上的像素位置計算世界坐標，或者進行圖像校正，如下一幅圖像所示。 不完全定位的相機捕獲的感興趣對象 世界平麵坐標係疊加在原始圖像上 圖像到世界平麵坐標的計算 圖像校正，在世界坐標下，將從點(0，0)到(5，5)的區域裁剪 如何實現相機標定？ 使用針孔相機模型 濾波器通過有效地最小化RMS重投影誤差（圖像上觀察到的網格點之間的平均平方距離的平方根），從一組平麵校準網格中估計攝像機的固有參數-焦距，主點位置和畸變係數，使用估計的參數（即網格姿態和相機參數）將關聯的網格坐標投影到圖像平麵上。如果至少一個校準網格不垂直於相機的光軸，則可以通過濾鏡計算焦距。或者，可以通過inFocalLength將焦距設置為固定值。inFocalLength以像素為單位測量，可以通過傳感器和鏡頭參數計算得出： 其中f_pix焦距測量為像素，f_鏡頭焦距測量為毫米，pp-傳感器像素間距測量為每像素毫米，d-攝像機結合或/和圖像縮小因子。 InFocalLength也可以從視角獲得，對於水平情況，適用以下公式： 其中f_pix焦距以像素為單位，w-圖像寬度，α-水平視角 支持一些失真模型類型。最簡單的部門支持大多數用例，即使校準數據稀疏也具有可預測的行為。高階模型可能更準確，但是它們需要更大的高質量校準點數據集，通常需要在低於0.1 pix的整個圖像量級上實現高水平的位置精度。當然，這隻是經驗法則，因為每個鏡頭都不同，並且有例外。 失真模型類型與OpenCV兼容，並使用標準化圖像坐標用方程表示： 分部失真模型 多項式失真模型 多項式--薄棱鏡畸變模型其中，x’和y’不失真，x”和y”是失真的歸一化圖像坐標。 相機模型可直接用於獲取未失真的圖像（該圖像將由具有相同基本參數的相機拍攝，但不存在鏡頭失真），但是在大多數情況下，相機校準隻是某些條件的先決條件其他操作。例如，當使用照相機檢查平麵（或放置在該表麵上的物體）時，需要照相機模型來執行世界平麵校準 一組用於基本校準的柵格圖像 使用OUT ReprojectionErrorSegments用於識別圖像點及其網格坐標的不良關聯。 InImageGrids-兩分交換校準網格的提取 相機校準和圖像到世界平麵的轉換計算均使用具有網格索引的圖像點陣列形式的提取的校準網格，即帶注釋的點。 網格的實際坐標是2D，因為平麵網格上任何點的相對坐標都是0。 Adaptive Vision Studio為幾種標準網格格式提供了提取過濾器（例如DetectCalibrationGrid_Chessboard和DetectCalibrationGrid Circles）。 獲得高精度結果的最重要因素是提取的校準點的精度和準確性。校準網格應盡可能平坦且堅硬（紙板不是合適的支撐材料，厚玻璃是完美的選擇）。拍攝校準圖像時，請注意適當的條件：通過適當的相機和柵格安裝座最大程度地減少運動模糊，防止來自校準表麵的反射（最好使用漫射照明）。使用自定義校準網格時，請確保點提取器可以達到亞像素精度。驗證真實網格坐標的測量結果是否準確。另外，使用棋盤格校準格時，請確保整個校準格在圖像中可見。否則，將不會檢測到它，因為檢測算法需要在棋盤周圍有幾個像素寬的空白區域。請注意列數和行數，因為提供誤導性數據可能會使算法無法正常工作或根本無法工作。 使用圓點標定板的圖片示例： 使用棋盤標定版的圖片示例，隻需要拍攝標定板的圖片，並通過ImageObjectsToWorldPlane：Points過濾器模塊，輸入棋盤格的尺寸以及棋盤格所對應的像素，即可實現相機標定以及畸變校正。 再輸入棋盤格每個方形格的實際尺寸，即可實現世界坐標轉換圖像坐標。 【來源：香蕉app官网入口視覺內部培訓資料】
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相機標定的理解及原理...
相機標定，是一個估計相機模型參數的過程：一組描述圖像捕獲過程內部幾何形狀的參數。
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量子點CMOS
與可見光麵陣相機相比，SWIR光子被對象反射或吸收，從而提供了高分辨率成像所需的強烈對比度。
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熒光技術
熒光，是指一種光致發光的冷發光現象。
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紫外成像與高壓放電檢...
紫外線產生的本質是電暈放電，它是一種局部化的放電現象， 在極不均勻的電場環境下，當電壓還未能引起擊穿前，電離現象已經非常強烈，大量空間的電荷積聚一起，使得間隙中的電場發生畸變。
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10GigE和25GigE相機在...
Emergent在運用包括PTP和硬件觸發在內的各種方法來同步相機方麵擁有極其豐富的經驗，可以輕而易舉地實現微秒級精度。
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什麽是LUT？
LUT是Look Up Table（顏色查找表）的縮寫。
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深度學習應用示例
香蕉app官网最新版本視覺代理的Adaptive Vision公司軟件帶有深度學習插件，本文重點介紹了深度學習的應用示例，適用於各種檢測場景。
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圖像傳感器的動態範圍
動態範圍是圖像傳感器最重要的參數之一，決定了攝出圖像的細節。香蕉app視覺代理的高動態範圍相機就極受歡迎。
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