产品缺陷检测-理想动力-北京缺陷检测

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。

3D视觉工坊激光三角测量法，是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述，包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。1.原理及演示将一条单线细激光光线投射到物体表面，由于物体表面高度发生变化，使得激光线发生了弯曲，产品表面缺陷检测，根据这个线的变形，可以计算出的物体表面三维轮廓。如下图所示，基本组成结构有：1）2D/3D相机2）线激光3）镜头4）固定架和安装方法2.特点1）可以同时获得X，Z向坐标2）相机与被测物之间必须有相对运行3）主要用于在线3D测量4）适合近距离、、高速测量3.关键参数3.1相机的选择相机可以选择普通面阵相机或3D相机，均可以得到3D图像或者点云数据。

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“在机器人或者人工智能领域如何选择研究方向？***建图、路径规划、感知、协作，哪一个前景更好，木材缺陷检测，更值得去做？”

限定在2020年一月份

现阶段是感知做，特别是基于视觉的传感器融合技术，机会较多，新成果也较多，较好写，也更容易获得。提供了更广阔的发展空间。值得进入。

路径规划之类的研究已经较多，成熟度相比感知已经很好了，产品缺陷检测，再发或者做出成绩较难。

***建图(slam)，激光slam方面二维已经比较成熟并广泛应用，三维受限于成本等因素还有研究空间，但是现有理论难以用于大场景连续建图，距离实用尚有距离。特别是成本过高严重限制了slam的应用。因此视觉slam现在研究的人较多，因为研究空间更大。说到底slam的问题与传感器密切相关。

至于协作，我没研究过，不便多说。个人感觉这个需求不紧迫，周围人投入较少，似乎是个比较冷的方向。

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***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，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，北京缺陷检测，具有集中信号能量的能力，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。