视觉引导与定位是工业机器人应用领域中广泛存在的问题。对于工作在自动化生产线上的工业机器人来说，其完成最多的一类操作是“抓取－放置”动作。为了完成这类操作，对被操作物体定位信息的获取是必要的，工业相机 检测，首先机器人必须知道物体被操作前的位姿，usb工业相机外壳，以保证机器人准确地抓取；其次是必须知道物体被操作后的目标位姿，以保证机器人准确地完成任务。在大部分的工业机器人应用场合，机器人只是按照固定的程序进行操作，物体的初始位姿和终止位姿是事先规定的，作业任务完成的质量由生产线的定位精度来保证。为了高质量作业，就要求生产线相对固定，定位精度高，这样的结果是生产柔性下降，成本却大大增加，工业相机，此时生产线的柔性和产品质量是矛盾的。
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自动化生产检测设备中的软件应用
亚象素精度
视觉系统的分辨率是系统能分辨的最xiao特征。例如，1’’的视觉范围（FOV）使用一个640 x 480象素的计算机图象将得到1/640的分辨率或0.00156’’。实际上，机器视觉算法具有亚象素的能力。也就是说，这些算法能够测量或得出比一个象素更小的单位。康耐视的几何对象定位工具能精que到一个象素的1/40。而所有其他视觉系统工具只能精que到一个象素的1/10到1/20。视觉工具的亚象素精度取决于图象的质量和算法的强大
将来的升级
机器视觉系统可应用在各种场合，他们的应用范围可从时髦的摄像机到监视系统。当选择一个系统时应考虑系统将来的升级。几种供应商提供的通用视觉软件能为最终用户配置合适的照明、光学系统和视觉工具。专用软件包如BGA检测、OCR等也可当作预先配置好的软件出售。基于通用目的的视觉软件系统更好升级。最终用户应该根据附加的摄像机、照明的变化、视觉工具的变化等来考虑将来对系统的需求。 例如，若一个需要多摄像头的系统，就要对一个基于图像捕捉卡的系统与一个基于时髦摄像机的系统的价格和灵活性进行对比。
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