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1、机器计算机视觉的应用计算机视觉的应用大致上可以分成定位、量测、识别、缺陷检测四大类，其中以定位的应用最为广泛。机器视觉系统可以用来检视主机板上的电子组件，也可以用来控制机械手臂，在机械手臂上加装CCD，利用影像辨识的定位，带动机械手臂来做病毒研究、药物混合等一些高危险性的医疗研究。除了精准之外，对人类的生命也比拟有平安保障。影像定位后的坐标转换市面上影像比对的函数库Library很多，使用者可以自行选用适宜的函数库。以下所提的系统采用Euresys公司开发的eVisionEasyMatch，这是一种基于灰度相关性的图像匹配函数库，速度非常快，而且可以到达次像素sub-pixel精度的匹配结果。
2、对于旋转、比率变化缩/放和平移等，都能准确找到模板图像GoldenImage的位置。故本文仅对影像定位后的二维坐标产生的“位移与“旋转做讨论。坐标位移公式：X2=X1+XY2=Y1+Yalign=center图1坐标位移示意图/align坐标旋转1将X1,Y1转换成极坐标X1,Y1=R1,1其中，R1=X12+Y121=arctanY1/X1，即反正切函数22=1+，其中，=表示旋转角度得出X2=Cos2R1=CosarctanY1/X1+X12+Y12Y2=Sin2R1=SinarctanY1/X1+X12+Y12align=center图2坐标旋转的示意图/align坐标位移+旋转碰到同时
3、发生坐标位移和旋转时，先计算位移，再套用旋转的公式，即可算出最后的结果。下面介绍怎样设计出结合“机械运动与“计算机视觉的自动化定位系统。根本架构GEME-3000主控制器：含HSL控制卡，安装WindowsXP操纵系统3-Axis定位平台：三菱伺服马达+滚珠螺杆运动控制器：HSL-4XMO控制模块计算机视觉组件：使用IEEE1394CCD收集影像，利用EuresyseVision的EasyMatch进展影像比对PatternMatch，作定位偏移的补正计算。完好的实际系统如图3所示。align=center图3系统架构实机图/align系统校正Mitsubishi驱动器调校：10000puls
4、e/roll，即运动控制卡送出10000个脉波，马达会转一圈。滚珠螺杆的螺距vs.Pulse/Roll：如，螺距=10mm/roll，10000pulse/roll意味着1m/pulse，即每发出一个脉冲，螺杆会前进1m。F.O.V.FieldofView的选定：F.O.V.要大于定位点的大小，太小那么导致可承受的“初步定位误差变小；太大那么导致因定位点影像太小，影像定位误差大。CCD工作间隔的选定：工作间隔要大于打孔顶针，以免对焦时打孔顶针撞到工件。当F.O.V.及工作间隔确认后，即求出镜头和延伸环。教诲作业启动系统3轴回到初始位置，待3轴回定位后，再由人工将工件置于3轴之定位平台上并作“初
5、步定位；手动控制Z轴缓慢下降，使其接近定位平台上方约0.51.0mm；手动控制X/Y轴，使打孔顶针恰好在工件第一个孔位上方；再将Z轴缓慢下降，使其插入第一个孔位内。如定位不准，可以手动挪动工件，使其定位更准确。准确定位后，将Z轴上升至CCD的实时影像可看到完好“定位点后，执行图4所示的流程图。align=center图4图像处理软流程图/align自动定位由人工将工件置于3轴定位平台上，作“初步定位后并启动本系统；系统会驱动3轴定位平台将CCD移至定位点上方2个不同位置，取像并利用已“教诲的标准影像做“影像比对作业；计算出“初步定位的偏移量ShiftX/Y及旋转角度RotationAngle；
6、tx=GoldeXYCCD_Find1-m_Find.GetCenterX;ty=GoldeXYCCD_Find0-m_Find.GetCenterY;ifCCD_Find=0/第一次定位shiftx=ZeroX-txCalibration;shifty=CCD_Y-tyCalibration;else/第二次定位dx=CCD_Locate10-txCalibration;dy=CCD_Y-tyCalibration;angle=atan2dy-shifty,shiftx-dx;CalNewLocateangle,shiftx,shifty;通过“极坐标转换，重新计算工件上所有孔位的新坐标PointTable。voidCalNewLocateF64angle,F64shiftx,F64shiftyinti;F64PTOTAL_POINT2;F64t;fori=0;i完毕语机器视觉系统不但大幅的提升了工业的消费力，而且增加了使用者的才能。使用机器视觉系统可以保护人眼的安康和进步检测精度，而机器视觉系统能24小时不停顿地工作，且能在高速下执行检查，而检视的准确度也能控制在较稳定的程度之内。此外，在危险工作环境中，在需要快速处理的军事武器操控，实时、大量的消费线上，在量测、定位、对象判别等高准确性工作中，机器视觉系统也都有很好的应用前景。