¿Cuáles son las características de la visión artificial automatizada del robot SCARA?

Nov 18, 2022Dejar un mensaje

¿Conoces las características de la visión artificial del robot SCARA? ¿Qué sabes del robot SCARA? Y hoy vamos principalmente a explicarle las características de la visión artificial del robot SCARA, presentando las características de la visión artificial del robot SCARA para permitirle tener una comprensión más profunda del robot SCARA.


自动化SCARA机器人机器视觉都有哪些特点?

La automatización de la fabricación está indisolublemente unida a los robots industriales, y los robots SCARA y los sistemas de visión artificial se han vuelto muy potentes. El sistema de visión artificial de robot industrial SCARA tiene un rendimiento extraordinario en diferentes industrias. Seleccione el robot SCARA. El sistema de visión artificial es muy importante. Las características de visión artificial de este dispositivo son las siguientes:


1. El sistema de visión artificial del robot SCARA tiene uno o más generadores de señales ópticas, que pueden ser transmisores de señales de luz natural (como la luz reflejada de la luz ambiental de los objetos) o transmisores de señales de luz artificial (como flash, fuente de luz láser ).


2. Uno o más sensores (por ejemplo, cámaras) para recibir las señales ópticas reflejadas por la estructura. Se puede decir que la imagen producida por la cámara es la imagen original, pero el sensor no es necesariamente un sensor óptico, puede ser un sensor ultrasónico.


3. Extracción de características, obteniendo información relevante de acuerdo con varias leyes, algoritmos y otros estándares.


4. Mejore y elimine el ruido de la imagen, y elimine y corrija los defectos.


5. Almacene y describa la imagen convertida y proporcione la información necesaria.


6. Tarjeta de adquisición de imagen, recibirá la imagen en un código binario, la computadora puede identificar el código binario para su procesamiento posterior.


7. El reconocimiento de objetivos se utiliza para comparar las características de la imagen extraída con las registradas en la etapa de entrenamiento. Los resultados del proceso de identificación determinan la acción apropiada. Cualquier error en esta etapa puede generar incertidumbre en el rendimiento.