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视觉伺服技术需要面临的主要问题及发展前景

文章出处:网责任编辑:作者:人气:-发表时间:2018-04-18 09:07:00
    沃德普机器视觉昨天给大家介绍了关于机器视觉伺服技术的定义及类型,相信大家对机器视觉伺服技术已经了解了一些,今天沃德普机器视觉继续给大家介绍机器视觉伺服技术,主要是了解现今机器视觉伺服技术需要面临的主要问题及发展前景。
 
视觉伺服所面临的主要问题:
 
    视觉伺服的研究到目前已有近20年的历史,但是由于视觉伺服所涉及的学科众多,所以其发展有赖于这些学科的发展,目前在视觉伺服的研究中仍然有很多问题没有很好地解决。
 
    1.图像处理的方法在理论和实际计算处理速度上都是图像伺服最大的难点;
 
    2.在图像处理完成后,图像特征与机器人关节运动之间模型的建立是图像伺服的另一难点;
 
    3.目前的许多控制方法都不能保证系统在工作时是大范围稳定的,所以对有关控制方法的研究也是必要的。
 
视觉伺服的发展前景:
 
    未来视觉伺服的研究方向主要有以下几方面:
 
    A.在实际环境下快速、鲁棒地获取图像特征是视觉伺服系统的关键问题。
 
    由于图像处理的信息量大和可编程器件技术的发展,近期把通用算法硬件化,以加快信息处理的速度的方法可能会使这一问题的研究取得进展。
 
    B.建立适合机器人视觉系统的有关理论和软件。
 
    目前的许多机器人视觉伺服系统的图像处理方法都不是针对机器人视觉系统的,如果有这样的专用的软件平台,在完成视觉伺服任务时,就可以减少工作量,甚至可以通过视觉信息处理硬件化来提高视觉伺服系统的性能。
 
    C.将各种人工智能方法应用于机器人视觉伺服系统。
 
    虽然神经网络在机器人视觉伺服中已得到应用,但许多智能方法在机器人视觉伺服系统中还没有得到充分地应用,而且,目前研究有过于依赖数学建模和数学计算的倾向,这使得机器人视觉伺服系统在工作时计算量太大,目前计算机的处理速度很难满足系统快速性的要求,但是人类在实现有关的功能时并不是通过大量的计算来完成的,这就启发大家是否可以用人工智能的方法降低数学计算量,以满足系统快速性的要求。
 
    D.将主动视觉技术应用于机器人视觉伺服系统。
 
    主动视觉是当今计算机视觉和机器视觉研究领域中的一个热点,在这里视觉系统能主动地感知环境,按一定规则主动地提取需要的图像特征,这使得在一般情况下难以解决的问题得以解决。
 
    E.将视觉传感器与其它外部传感器结合起来。
 
    为了使机器人能够更全面地感知环境,特别是对机器人视觉系统起信息补充,可以将多种传感器加入机器人视觉系统,这样做可以克服机器人视觉系统的一些困难,但多传感器的引入,就需要解决机器人视觉系统的信息融合和信息冗余问题。
 

 其实机器视觉技术每天都在不断的发展,不断的有新的技术推陈出新,我们也不能止步不前,沃德普机器视觉愿与您一起拓宽自动化的发展道路,为未来做出一份努力。 

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