北京视觉测距-理想动力-机器人视觉测距

天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。

与世界各大机器人公司如：库卡、A B B、等均保持着紧密的战略合作关系，公司的产品广泛的应用到了全世界的各行各业。如：点焊、焊接、切割、搬运、打磨、喷涂、装配的机器人系统和自动化专机的应用。为用户解决方案、给您贴心的服务。

***系统具体工作流程图如图2所示。先设定训练模式，对模板图像进行预处理，滤除干扰、噪声后再经特征提取得到训练样本，对样本进行学习，提供分类决策。在待识别模式中对待识别图像同样经过预处理、特征提取后，用训练模式中的分类器中提取的分类决策进行RBF网络识别，得到结果。若分类器不能提供目前的分类决策，北京视觉测距，则得到错误检测，需要更新训练模式，直到重新获得正确的分类决策。其中的一个环节就是特征提取与选择，影响到后的***精度。图像特征提取小波变换具有多分辨率特性，对原始图像的分解呈Mallat塔式分解，具有集中信号能量的能力，机器人视觉测距，小波变换后图像的信息仅仅集中在少数几个变换系数上，多数变换系数为零，有助于降低图像目标小波变换的时间复杂度和空间复杂度（如图3所示）。同时小波变换后代表图像顶点等特征点的模极大值的范数不随图像的旋转、平移和伸缩的变化而改变，故本文在小波变换的基础上对图像提取特征。

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机器视觉（MachineVision），又被称为计算机视觉或人工视觉，是用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉技术已广泛应用于工业自动化生产线，各类检验和监视，视觉导航，图像自动解释、人机交互及虚拟现实等领域。二维图像模式***系统算法机器视觉中的二维图像模式***系统算法整体流程图如图1所示，机器视觉测距，由RBF网络模式训练和模式***两个部分组成。

径向基函数（RBF，RadialbasisfuncTIon）RBF网络为两层MLP（MulTIpleLayerPropagaTIon）提供了一种前馈结构，具有逼近（BestapproximaTIon）性质，无须学习系数，学习收敛速度极快，在样本数目多的情况下，正确率趋于稳定。故本算法中采用RBF网络对图像特征进行***网络学习训练

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随着计算机技术的发展；出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率，降低人力成本。因此，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器人代替。