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看我就受够了,机器视觉技术可能比您想象的更

时间:2019-09-14 03:14来源:机械品牌
凡本网注明“来源:维库仪器仪表网”的所有作品,转载请必须注明来源于本网,违者必究。 机器视觉技术利用其定位模式的能力,在引导机器人设备拾取必要物体方面表现出色。如果

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机器视觉技术利用其定位模式的能力,在引导机器人设备拾取必要物体方面表现出色。如果没有机器视觉,这些物体每次都需要放置在完全相同的位置,与预期位置稍有偏差,就会中断至少一种产品的加工,甚至可能完全停止生产线。引导机器人在移动的传送带上抓取物体也极其棘手。

ARKit还存在一些问题:

ARKit是基于惯性-视觉来做空间定位的,这项技术会将iOS设备的动作感测硬件信息,加上对可见场景的计算机视觉分析功能,然后与设备的摄像头相结合,需要平稳缓慢的移动+转向手机,才能构建更加准确的世界,这对用户来说是一种考验,需要积极提示。

一旦刚开始检测平面失败,出现时间久,飘逸的现象,后期很难再正确检测,要强制重启。

AVFoudation与ARSession之间的切换会有轻微的卡顿,切换后ARSession就停止摄像头采集了,但3D渲染会继续,只是丧失了空间定位与检测识别的能力.

不支持前置摄像头。ARKit并不是一个用于前置摄像头环境的技术,因为空间有限,能提供的信息也非常有限。100米左右是ARKit在保持较好用户体验的最大测量距离。

ARKit没有计划支持连接两个不同ARKit世界。

IVC-3D高性能智能相机,真实3D轮廓检测,不受环境光线干扰。在刹车盘上有三个重要的特征需要检测:表面质量、螺栓的高度位置、金属弹簧的高度,如果只用一个2D相机是很难检测上述所有特征,但IVC-3D可以在同一时间完成所有检测。在对比度低的情况下,3D检查是首选方案,例如盒内曲奇饼干的检查:3D形状是否正确、每一个物体位置是否正确、是否有物体缺失等。

从数字图像中自动提取信息的能力为制造商努力削减成本、提高质量和简化整体流程提供了更多可能。机器视觉的主要用途是检查、测量和机器人引导。这些任务需要尽快速、高精缺执行重复的工作任务,这正是机器视觉系统的优势所在。在过去几十年里,它们的成本效益也越来越高,实施起来也越来越简单。

https://developer.apple.com/documentation/arkit

该3D智能相机主要用于检查和测量物体的三维尺寸,可以轻松解决需要测量高度,体积和剖面线等的3D应用。当设置好应用程序以后,就不再需要PC,相机既可以独立工作,又可以作为工厂自动化网络的一部分,通过以太网或者RS485接口传输检测结果、数据信息或者图像。

机器视觉还可以识别和验证人类可读的符号,我们称为光学字符识别和光学字符验证。这些都是重要的功能,因为许多项除了机器可读的代码外,还带有人类可读的代码,并且需要读取这两种类型的标记来验证数据是否匹配。OCR是用来进行实际阅读的,它的优点是即使字符变形也能阅读。另一方面,OCV是用来检查印刷质量的。它确保诸如3,8,6或B之类的字符足够清晰,以便在被人阅读时不会混淆。在印刷的有效期内完成OCV是这项技术典型的范例。我们不希望任何人误读过期日期并摄取过期的食物或药物。图3显示了OCV如何逐个像素地查看字符的形状。

在此说一下ARKit没有提供图像识别方面的功能,所以平时可能看到身边有的AR场景是可以识别特定的图像做其他操作类型的App,用ARKit是不能实现的;

SICK推出专为工业环境设计的独立解决方案,也是世界上第一台3D智能相机——IVC-3D高性能智能相机。

机器视觉还可以计算它所定位的物体之间的距离,称为测量的任务。它可以进行非常精确的测量,以验证产品的两个组件之间的距离,例如药瓶的底部和瓶子的填充点是否符合预期值。在视觉系统能够执行测量之前,必须首先对其进行校准。简单的校准包括告诉系统一个测量单位等于一定数量的像素。更复杂的校准涉及向系统显示网格模式,其中网格间距等于一个已知值。这可以确保即使相机倾斜或旋转,或者镜头有失真,测量结果也良好。

注意:

  1. 如果手机中的场景越丰富,那么测量的结果也就越精确。如果想要测量一面白墙的长度,暂时还不是很准确。AR应用是通过“特征点”进行识别的,也因为是三维矩阵坐标,要求测量时必须很稳的在同一个 Z 轴高度上测量平面的长度;

  2. 不要期望 AR检测的平面会完全贴合表面,虽然检测到了平面但角度可能不完全正确,所以如果开发的AR app需要获得非常精确的几何体来提供更好的效果,可能会出现问题

  3. 边缘检测不是特别好,实际的平面范围有时会太大或太小,所以不要尝试做需要准确边缘的 ARapp

除了令人惊叹的处理速度之外,正确的照明对于生产线至关重要,以确保相机“看到”它正在尝试处理物体图像的关键特征并忽略不相关的图像细节(例如带有日期戳的表面上的凸起)。照明要求在很大程度上取决于检查任务的性质。试图检查粗糙表面上的日期戳需要光照,以尽量减少表面不规则现象的出现,而试图在光滑表面上发现凹痕则需要光照,以特别强调这些不规则现象。

AR增强现实技术

在即将发布的iOS11系统上,ARKit正式成为iOS系统框架,让开发者能够使用OC或swift语言开发AR类型的APP。
ARKit的大部分计算都是在CPU上处理的,在A8处理器上的性能损耗在15%~ 25%,
在A9处理器上的性能损耗在10% ~ 15%。为了更好的体验,所以苹果仅支持 A9 及以上处理器

图片 1

AR支持系列

机器视觉一直在进步。这项技术曾经是一项昂贵的投资,需要大量的编程知识来实现,现在它的设置和使用都很简单,而且比以前便宜很多。在精度、速度和可靠性方面的显著提高使得机器视觉——尤其是智能相机——成为一个非常热门的工程话题。鉴于机器视觉系统已经可以完成的任务种类繁多,在不久的将来带给我们的创新将是令人兴奋。

因为有项目需求ARKit,查询后反馈的文档
现发布出来,还没注明转载出自哪里,见谅,找到地址时补齐;

图1. HAWK MV-4000智能相机检查一系列印刷电路板。

截图

智能相机的引入极大地改善了在汽车工业中使用机器视觉的选择,因为它允许在生产线上的多个点配置独立的分布式检查系统。智能相机将光学、照明、视觉软件和通信集成在一个设备中,因此不必为所有检测点配备单个处理中心。

要建立高品质的 AR 体验,那么请注意下述这些注意事项和提示:

全局追踪是一项不精确的科学 (inexact science)。
尽管在这个过程当中,经常会产生可观的准确度,从而让AR 的体验更加真实。然而,它严重依赖于设备物理环境的相关细节,而这些细节并不总是一致,有些时候也难以实时测量,这也就导致这些物理细节往往都会存在某种程度的错误。

基于可见的照明条件来设计AR场景。
全局追踪涉及到了图像分析的相关内容,因此就需要我们提供清晰的图像。如果摄像头没有办法看到相关的物理细节,比如说摄像头拍到的是一面空空如也的墙壁,或者场景的光线实在太暗的话,那么全局追踪的质量就会大大降低。

根据追踪质量的相关信息来给用户进行反馈提示。
全局追踪会将图像分析与设备的动作模式关联起来。如果设备正在移动的话,那么ARKit 就可以更好地对场景进行建模,这样即便设备只是略微晃动,也不会影响追踪质量。但是一旦用户的动作过多、过快或者晃动过于激烈,就会导致图像变得模糊,或者导致视频帧中要追踪的特征之间的距离过大,从而致使追踪质量的降低。ARCamera类能够提供追踪状态,此外还能提供导致该状态出现的相关原因,您可以在 UI 上展示这些信息,告诉用户如何解决追踪质量低这个问题。

给水平面检测预留点时间来生成清晰的结果,一旦您获得所需的结果后,就禁用水平面检测。一开始对水平面进行检测的时候,所检测到的水平面位置和范围很可能不准确。不过随着时间的推移,只要水平面仍然保持在场景当中,
那么 ARKit 就能够较为精确地估计水平面的位置和范围。当场景中有一个比较大的平坦表面的话,就算您已经使用过这个水平面来放置内容,那么 ARKit 可能还会继续对水平面的锚点位置、范围和变换点进行修正 。

综上所述:ARKit 实现测量尺功能,对物理环境要求较高,
第一,环境光检测,清晰的获取摄像头的帧图像;
第二,平面检测,准确的获取水平面,如果精确测量,需要边缘化检测准确;
第三,运动追踪稳定准确等外部因素,对环境和用户操作要求较高;

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后记补充:

ARKit是有环境光估计的,这个功能会通过摄像头捕捉并计算捕捉到的场景中的光的总量,来给虚拟物体施加正确的光照条件,渲染效果更加真实。环境光的模拟对于AR出来的画面的真实感,还是有非常大的影响的。

然而,使用机器视觉,找到物体的位置——包括移动的目标——相对容易。系统在特定的时刻触发视觉,软件在图像中定位所需的目标。系统计算每个部件的位置和方向数据,加上它所知道的从被触发到这些部件的移动距离,然后将这些部件的“拾取”位置发送给机器人。基本上,电脑版的双向飞碟射击——你需要瞄准并将抓手对准物体所在的位置——是允许视觉控制机器人在飞行中捡起物体的。鉴于机器人指导决策需要在几分之一秒内完成,重要的是机器视觉系统或智能相机可以实现近乎实时的响应。

ARKit 实现测量尺功能:

实现该功能原理:收集相机的视觉信息,以及手机中传感器,包括陀螺仪、罗盘和加速度计来计算并确定设备的位置。
当然,这都是基于ARKit开发的,不想深入,想深入,深入,入...

•多媒体捕捉现实图像:如摄像头
•三维建模:3D立体模型
•传感器追踪:主要追踪现实世界动态物体的六轴变化,这六轴分别是X、Y、Z轴位移及旋转。其中位移三轴决定物体的方位和大小,旋转三轴决定物体显示的区域。
•坐标识别及转换:3D模型显示在现实图像中不是单纯的坐标点,而是一个三维的矩阵坐标

一旦机器视觉系统可以定位目标对象,它就可以计算图像中存在的类似对象的数量。它还可以判断对象是否不存在于图像中,因此存在/不存在测试也属于计数类别。例如,在汽车工业中,计数功能用于确定零件是否具有适当数量的加工孔。如果零件加工孔的数量或尺寸不对,将从生产线上移除,而不是成为新车的一部分。

图片 3

图2:检查零件的孔数和位置是否正确。

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