施努卡：工业视觉机器人系统的详细说明
人类必须依靠自己的器官来完成一系列基本活动，例如生活，工作和学习。除了大脑，最重要的是我们的眼睛。 （工业）机器人也不例外。他们必须完成正常的生产任务。如果没有一套完整的高级视觉系统，就很难想象。
机器视觉系统使用机器而不是人眼进行各种测量和判断。它是计算的重要分支。它集成了光学，机械，电子，计算机软件和硬件等技术，涉及计算机，图像处理，模式识别，人工智能，信号处理，光机械集成等领域。图像处理和模式识别技术的迅速发展也极大地促进了机器视觉的发展。
机器视觉系统的应用
在生产线上，进行此类测量和判断的人员会因疲劳和个人差异而导致错误和错误，但是机器将不知疲倦且稳定地工作。一般而言，机器视觉系统包括照明系统，镜头，照相机系统和图像处理系统。对于每种应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像处理速度，是否使用彩色或黑白相机，检测目标的尺寸或检测目标是否存在缺陷，视野大小。视图必须是，分辨率需要多高，以及需要多少对比度。从功能的角度来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像获取部分，图像处理部分和运动控制部分。
机器视觉系统的工作过程
•完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：
工件定位检测器检测到物体已移动到摄像机系统视场的中心，并将触发脉冲发送到图像采集部件。
根据预设步骤和时间延迟，将分别拍摄图像采集部分。摄像机和照明系统发出启动脉冲。
照相机停止当前扫描并重新开始新的帧扫描，或者照相机在开始脉冲到达之前处于等待状态，并在开始脉冲到达之后开始帧扫描。
在相机开始扫描新的一帧之前，请打开曝光机制，可以预先设置曝光时间。
另一个启动脉冲打开照明灯，并且照明灯的开启时间应与相机的曝光时间匹配。
照相机曝光后，图像帧的扫描和输出正式开始。
图像获取部分接收模拟视频信号并通过A / D将其数字化，或直接接收由摄像机数字化的数字视频数据。
图像获取部分将数字图像存储在处理器或计算机的存储器中。
处理器处理，分析和识别图像以获得测量结果或逻辑控制值。
处理结果控制管道的动作，执行定位并纠正移动错误。
