vision system是什么意思,vision system的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
[自] 视觉系统
例句
TSAI algorithm is adopted to calibrate a stereo vision system.
采用TSAI算法对立体视觉系统进行校准。
It has been succeed in applying to the robot with vision system.
在视觉机器人系统中得到了成功的应用。
The reason, the researchers say, is that we have a dual vision system.
其中的原因,研究人员说是因为我们有双重的视觉系统。
Vision system is an important part of the whole robot soccer system.
视觉系统是整个机器人足球系统的重要组成部分。
The vision system of vegetable grafting robot is stu***d and designed.
研究设计了蔬菜嫁接机器人的视觉系统。
专业解析
机器视觉系统(Vision System) 是指利用光学设备(如摄像头、传感器)和计算机算法,模拟人类视觉功能,实现对目标物体的自动识别、定位、测量、检测和分析的综合性技术系统。其核心目标是为机器赋予“看”和理解图像信息的能力,广泛应用于工业自动化、质量控制、机器人引导、安防监控等领域。
核心组成与工作原理
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图像采集硬件:
- 工业相机:捕获目标物体的图像或视频流,根据需求可选择面阵相机、线阵相机、CCD或CMOS传感器等。光源(如LED、卤素灯)提供稳定照明,确保图像质量;镜头负责光学成像。
- 传感器与触发装置:协调相机在正确时刻拍摄图像(如物体到达检测工位时触发)。
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图像处理软件:
- 预处理:对采集到的原始图像进行降噪、增强对比度、校正畸变等操作,优化图像质量。
- 特征提取与分析:运用算法(如边缘检测、斑点分析、模板匹配、OCR、深度学习模型)识别目标物体的关键特征(如位置、尺寸、形状、颜色、缺陷、字符)。
- 决策与输出:根据预设的规则或模型对分析结果进行判断(如合格/不合格),并将结果(如坐标、测量值、分类标签)输出给执行机构(如PLC、机器人)或控制系统。
核心功能与应用
- 自动检测与质量控制:高速、高精度地检测产品外观缺陷(划痕、污渍、装配错误)、尺寸精度、完整性(如药瓶缺粒)、标签印刷质量等,替代人工目检,提高效率和一致性。
- 识别与分类:读取一维码、二维码、字符(OCR),识别物体类型、颜色或图案,用于产品追溯、分拣和物流管理。
- 精确定位与引导:为机器人或运动平台提供目标物体的精确位置和姿态信息,引导其完成抓取、装配、焊接、贴装等操作。
- 测量与计量:非接触式测量物体的几何尺寸(长度、角度、面积、圆度等),精度可达微米级。
技术优势
- 非接触、无损检测:避免对被测物体造成物理接触损伤。
- 高速、高效:可处理远超人眼极限的高速生产线。
- 高精度与重复性:消除人工检测的主观性和疲劳误差。
- 客观性与一致性:基于算法判断,结果稳定可靠。
- 恶劣环境适应性:可在人眼不适或危险环境(高温、有毒)下工作。
权威参考来源:
- IEEE机器视觉与模式识别专委会:介绍机器视觉基础原理与应用场景 https://www.ieee.org/societies-councils/technical-councils/systems-man-cybernetics/technical-committees/machine-vision-pattern-recognition.html
- 维基百科“机器视觉”词条:定义及核心组件概述 https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_vision
- 机器视觉在线(专业平台):图像处理算法详解与应用案例 https://www.mvonline.com/technology/image-processing/
- 国际自动化协会(ISA):工业视觉系统在自动化生产中的角色与标准 https://www.isa.org/standards-and-publications/isa-standards/isa-5/
网络扩展资料
“Vision system”是一个技术领域的专业术语,其核心含义是指通过光学、计算机等技术实现的视觉处理系统。以下是详细解释:
一、基本定义
Vision system(视觉系统)指通过图像采集、处理和分析实现环境感知的技术系统。它可以是生物视觉(如人眼)的模拟,也可以是机器视觉(如工业检测设备)。
二、核心组成
- 图像获取:通过摄像头、传感器等设备捕捉图像
- 预处理:对原始图像进行降噪、增强等优化
- 特征提取:识别边缘、颜色、形状等关键信息
- 分析决策:基于提取特征进行模式识别或动作控制
三、典型应用场景
- 工业制造:PCB电路板定位(提到通过4-5个画面处理实现位置校准)
- 计算机视觉:物体识别、自动驾驶
- 医疗影像:医学图像分析(中关联的计算机视觉术语)
四、技术特点
• 精度要求高(提到需要将TCP与PCB图案精确贴合)
• 实时性处理(中的Python示例暗示编程实现)
• 多学科交叉(涉及光学、机械、计算机等,)
注:如需了解具体技术实现代码,可参考提供的Python示例;工业应用细节可查看的PCB校准流程说明。
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