機械人視覺解決方案是我們實現機械人視野的幾大挑釁。即使變得愈來愈簡樸易用，照樣有一些辣手的題目。許多因素危害機械人在環境中的視覺，義務設置和事情場合。這里有9個總結出來的機械人視覺挑釁：
照明
假如有過正在低光照下拍攝數碼照片的履歷，就會了解照明至關重要。糟糕的照明會毀掉統統。成像傳感器不像人眼那樣適應性強或敏感。假如照明范例毛病，視覺傳感器將沒法可靠地檢測到物體。
有各類戰勝照明挑釁的辦法。一種辦法是將有源照明結合到視覺傳感器自己中。其他解決方案包孕利用紅外照明，環境中的固定照明或利用其他情勢的光的技能，比方激光。
變形或鉸接
球是用計算機視覺設置來檢驗的簡樸工具。您也許只是檢驗它的圓形輪廓，大概運用模板婚配算法。可是，假如球被壓扁，它會轉變外形，一樣的辦法將不復興作用。這是變形。它會招致一些機器人視覺技能相當大的題目。
鉸接雷同，是指由可挪動樞紐引發的變形。比方，當您在肘部蜿蜒手臂時，手臂的外形會發生變化。各個鏈接維持不異的外形，但輪廓變形。因為很多視覺算法利用外形輪廓，因而清晰度使得物體辨認愈加艱巨。
蜘蛛手分揀機器人裝箱職位和標的目的
機器人視覺體系最普遍的功用是檢驗已知物體的位置和標的目的。是以，絕大多數集成視覺解決方案平常皆克服了這兩者面對的挑釁。
只要全部物體能夠正在攝像機圖象內被檢察，檢驗物體的位置通常是開門見山的。很多體系關于工具標的目的的轉變也是強壯的。可是，并非所有的標的目的全是同等的。雖然檢驗沿一個軸扭轉的物體是充足簡樸的，可是檢驗物體什么時候3D扭轉則更加龐大。
靠山
國產分揀機器人批發價格圖象的靠山對物體檢驗的輕易水平有很大的危害。設想一個極度的例子，工具被安排正在一張紙上，正在該紙上打印統一工具的圖象。正在這類情況下，機器人視覺設置大概不太大概肯定哪一個是實在的物體。
完美的配景是空缺的，并供應取檢驗到的物體優良的比擬。它的切實屬性將取決于正在利用的視覺檢驗算法。假如利用邊沿檢驗器，那末配景不該當包羅清楚的線條。配景的色彩和亮度還該當取物體的色彩和亮度差別。
閉塞
遮擋意味著物體的一部門被遮住了。在前面的四個挑釁中，全部工具出現在相機圖象中。遮擋是分歧的，由于部門工具喪失。視覺體系顯然不可以檢測到圖象中不存在的物品。
有各色各樣的器材可能會致使遮擋，包含：其他物體，機器人的局部或相機的不良位置。降服遮擋的方式平常觸及將工具的可見局部與其已知模子舉行婚配，并假定工具的躲藏局部存在。
比例
正在某些情況下，人眼很簡單被尺度上的差別所棍騙。機器人視覺體系還大概被他們弄糊涂了。設想一下，您有兩個完全雷同的物體，只是一個比另外一個大。設想一下，您正正在利用固定的2D視覺設置，物體的巨細決意了它與機器人的間隔。如果您練習體系辨認較小的物體，則會毛病地檢測到兩個物體是雷同的，而且較大的物體更靠近相機。
標準的另一個題目，大概不那么顯明，便是像素值的題目。假如將機器人相機安排得很遠，則圖象中的工具將由較少的像素表現。當有更多的像素代表工具時，圖象處置懲罰算法會更好地事情，但有一些破例。
照相機安排
沒有精確的相機位置可能會招致從前發生過的任何問題，所以主要的是要精確使用它。實驗將照相機安排正在光芒富足的地區，以便正在沒有變形的情況下盡量清楚地看到物體，盡量接近物體而沒有會導致遮擋。照相機和旁觀輪廓之間沒有應有滋擾的后臺或其他物體。
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三軸分揀機器人挪動有時會致使計算機視覺設置呈現問題，特別是正在圖象中呈現含糊時。比方，這大概發生正在快速挪動的傳送帶上的物體上。數字成像傳感器正在短時間間內捕獲圖象，但不容易剎時捕獲全部圖象。假如一個物體正在捕獲進程中挪動太快，將致使圖象含糊。我們的眼睛大概不容易注意到視頻中的含糊，但算法會。當有清楚的靜態圖象時，機器人視覺效果最好。
取視覺算法的手藝層面相比，末了的挑釁更多地涉及到您的視覺設置要領。機器人視野面對的最大挑釁之一便是工作員關于視覺體系能給予什么天花亂墜的希冀。根據確保希冀吻合手藝的本領，您將從手藝中得到最大收益。您能夠根據確保員工接受關于視覺體系的教誨來實現這一點。
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