开云平台

机械人视觉处理方案是我们实现机械人视野的几年夜挑战。即使变得愈来愈简单易用，仍是有一些辣手的问题。良多身分影响机械人在情况中的视觉，使命设置和工作场合。这里有9个总结出来的机械人视觉挑战：

照明

假如有过在低光照下拍摄数码照片的经验，就会晓得照明相当主要。糟的照明会毁失落一切。成像传感器不像人眼那样顺应性强或敏感。假如照明类型毛病，视觉传感器将没法靠得住地检测到物体。

有各类降服照明挑战的方式。一种方式是将有源照明连系到视觉传感器自己中。其他处理方案包罗利用红外照明，情况中的固定照明或利用其他情势的光的手艺，例如激光。

变形或铰接

球是用计较机视觉设置来检测的简单对象。你可能只是检测它的圆形轮廓，或许利用模板婚配算法。可是，假如球被压扁，它会改变外形，一样的方式将不复兴感化。这是变形。它会致使一些机械人视觉手艺相当年夜的问题。

铰接近似，是指由可挪动关节引发的变形。例如，当您在肘部曲折手臂时，手臂的外形会产生转变。各个链接（骨骼）连结不异的外形，但轮廓变形。因为很多视觉算法利用外形轮廓，是以清楚度使得物体辨认加倍坚苦。

职位和标的目的

机械人视觉系统最多见的功能是检测已知物体的位置和标的目的。是以，年夜大都集成视觉处理方案凡是都降服了这二者面对的挑战。

只需全部物体能够在摄像机图象内被查看，检测物体的位置凡是是直接了当的。很多系统对对象标的目的的转变也是健旺的。可是，其实不是所有的标的目的都是同等的。固然检测沿一个轴扭转的物体是足够简单的，可是检测物体什么时候3D扭转则更加复杂。

布景

图象的布景对物体检测的轻易水平有很年夜的影响。想象一个极真个例子，对象被放置在一张纸上，在该纸上打印统一对象的图象。在这类环境下，机械人视觉设置可能不成能肯定哪一个是实在的物体。

完善的布景是空白的，并供给与检测到的物体杰出的对照。它简直切属性将取决在正在利用的视觉检测算法。假如利用边沿检测器，那末布景不该该包括清楚的线条。布景的色彩和亮度也应当与物体的色彩和亮度分歧。

闭塞

遮挡意味着物体的一部门被遮住了。在前面的四个挑战中，全部对象呈现在相机图象中。遮挡是分歧的，由于部门对象丢掉。视觉系统明显不克不及检测到图象中不具有的工具。

有各类各样的工具可能会致使遮挡，包罗：其他物体，机械人的部门或相机的不良位置。降服遮挡的方式凡是触及将对象的可见部门与其已知模子进行婚配，并假定对象的埋没部门具有。

比例

在某些环境下，人眼很轻易被标准上的差别所棍骗。机械人视觉系统也可能被他们弄胡涂了。想象一下，你有两个完全不异的物体，只是一个比另外一个年夜。想象一下，您正在利用固定的2D视觉设置，物体的巨细决议了它与机械人的距离。假如您练习系统辨认较小的物体，则会毛病地检测到两个物体是不异的，而且较年夜的物体更接近相机。

标准的另外一个问题，或许不那末较着，就是像素值的问题。假如将机械人相机放置得很远，则图象中的对象将由较少的像素暗示。当有更多的像素代表对象时，图象处置算法会更好地工作，但有一些破例。

拍照机放置

不准确的相机位置可能会致使之前呈现过的任何问题，所以主要的是要准确利用它。测验考试将拍照机放置在光线足够的区域，以便在没有变形的环境下尽量清晰地看到物体，尽量接近物体而不会形成遮挡。拍照机和不雅看概况之间不该有干扰的布景或其他物体。

活动

挪动有时会致使计较机视觉设置呈现问题，特殊是在图象中呈现恍惚时。例如，这可能产生在快速挪动的传送带上的物体上。数字成像传感器在短时候内捕捉图象，但不会刹时捕捉全部图象。假如一个物体在捕获进程中挪动太快，将致使图象恍惚。我们的眼睛可能不会留意到视频中的恍惚，但算法会。当有清楚的静态图象时，机械人视觉结果最好。

与视觉算法的手艺方面比拟，最初的挑战更多地触及到您的视觉设置方式。机械人视野面对的最年夜挑战之一就是工作人员对视觉系统能供给甚么不切现实的期望。经由过程确保期望合适手艺的能力，您将从手艺中取得最年夜收益。您能够经由过程确保员工接管关在视觉系统的教育来实现这一点。