下面我們來詳細的解析一下視覺引導機器人的工作原理。首先，全自動視覺檢測廠家，使用 CCD 攝像機（包括鏡頭等圖像采集設(shè)備）將視頻信號輸入計算機，并通過軟件對其快速處理。處理的過程是這樣的：選取被跟蹤物體的局部圖像，該步驟相當于離線學習的過程，在圖像中建立坐標系以及訓練系統(tǒng)尋找跟蹤物。學習結(jié)束后，相機不停地采集圖像，提取跟蹤特征，進行數(shù)據(jù)識別和計算，通過逆運動學求解得到機器人各關(guān)節(jié)位置給定值，后控制的末端執(zhí)行機構(gòu)，調(diào)整機器人的位姿。

1 光電式帶材跑偏檢測器

帶材跑偏檢測器用來檢測帶型材料在加工中偏離正確位置的大小及方向，從而為糾偏控制電路提供糾偏信號，主要用于印染、送紙、膠片、磁帶生產(chǎn)過程中。

光電式帶材跑偏檢測器原理如圖1所示。光源發(fā)出的光線經(jīng)過透鏡1會聚為行光束，全自動視覺檢測好不好，投向透鏡2，隨后被會聚到光敏電阻上。在平行光束到達透鏡2的途中，有部分光線受到被測帶材的遮擋，全自動視覺檢測怎么樣，使傳到光敏電阻的光通量減少。

可以預(yù)見，隨著自動化技術(shù)的迅速發(fā)展，光電傳感器在輕工自動生產(chǎn)線上作為檢測裝置將獲得越來越廣泛的應(yīng)用。

需要準備大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，來為機器學習提供素材，良品的照片可能比較容易準備，而不良品的判斷可以通過結(jié)合實物或者通過對良品的分析自主判斷。和傳統(tǒng)的計算機算法不同，機器學習本質(zhì)上人類是無法清楚獲悉機器學習的具體方式的，全自動視覺檢測，人類只是建立一個訓練模型，提供素材，剩下的就讓機器自行學習，人類在學習過程中根據(jù)結(jié)果情況對學習模型進行修改與調(diào)校。

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