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视觉检测机器人主要功能

视觉检测机器人主要功能

检测啤酒玻璃空瓶外观缺陷,包括瓶口、瓶底和瓶身缺陷,并将存在缺陷空瓶剔出。 2100433B

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视觉检测机器人造价信息

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测温功能+特性检测功能

  • 品种:断路器附件;系列:CV2-12(i);规格:温度接收模块安装在开关柜上;
  • 常熟开关
  • 13%
  • 上海西屋开关有限公司
  • 2022-12-07
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带测温功能+特性检测功能

  • 品种:断路器附件;系列:CV2-12(i);规格:温度接收模块安装在断路器上;
  • 常熟开关
  • 13%
  • 上海西屋开关有限公司
  • 2022-12-07
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带测温功能+特性检测功能

  • 品种:断路器附件;系列:CV2-12/T(V);类型:手车式;规格:配用CV2-12/T(V);
  • 常熟开关
  • 13%
  • 上海西屋开关有限公司
  • 2022-12-07
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线路电流检测

  • 16路线路电流检测器,含电流变送器
  • 江苏明朗
  • 13%
  • 江苏明朗照明科技有限公司
  • 2022-12-07
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雷达流量检测模块

  • 雷达流量检测模块
  • 海通
  • 13%
  • 江苏海通交通集团有限公司南宁分公司
  • 2022-12-07
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50型上人主接件

  • 湛江市2006年8月信息价
  • 建筑工程
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60型上人主接件

  • 湛江市2006年8月信息价
  • 建筑工程
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COD检测

  • 0-100mg/L (MICROMAC-C-COD)
  • 珠海市2016年4月信息价
  • 建筑工程
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COD检测

  • 0-100mg/L (MICROMAC-C-COD)
  • 珠海市2016年2月信息价
  • 建筑工程
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COD检测

  • 0-100mg/L (MICROMAC-C-COD)
  • 珠海市2016年1月信息价
  • 建筑工程
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楼层过道主要功能场地指引牌

  • (1)规格:450×2850×150mm(2)1.0mm镀锌板激光切割冲压焊接烤漆,内容镂空内置LED亚克力发光
  • 1套
  • 3
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2022-09-21
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机器人系统

  • 物联网机器人 定制
  • 1台
  • 3
  • 中高档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2020-07-06
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机器视觉套件

  • 传输至电脑. 机器视觉套件主要包括工业相机,光源、光源控制器,设备安装支架,连接线缆等设备.主要技术参数如下:1、工业相机传感器类型:cmOS,卷帘快门像元尺寸: 2.4μm×2.4μm靶面尺寸 1
  • 10台
  • 2
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2022-09-14
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机器视觉套件

  • 传输至电脑. 机器视觉套件主要包括工业相机,光源、光源控制器,设备安装支架,连接线缆等设备.主要技术参数如下:1、工业相机传感器类型:cmOS,卷帘快门像元尺寸: 2.4μm×2.4μm靶面尺寸 1
  • 10台
  • 1
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2022-09-02
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机器视觉软件

  • 机器视觉软件具有低代码、菜单拖拽式操作、自由组合各个功能模块等特色,能够便捷地构建复杂的机器视觉检测项目.软件具有多线程处理逻辑能力,能够并行处理多个检测任务;软件的各个功能模块都是动态加载方式
  • 21套
  • 2
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2022-09-14
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视觉检测机器人技术指标

检测速度4.6万瓶/时,检测正确率99%,误剔率0.1%。

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视觉检测机器人主要功能常见问题

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视觉检测机器人主要功能文献

道闸主要功能 道闸主要功能

道闸主要功能

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道闸 主要功能: 功能一,手动按钮可作 ‘升’‘降’及‘停’操作、无线遥控可作 ‘升’‘降’‘停’及对手动按钮的 ‘加锁’‘解锁 ’操作 ; 功能二,停电自动解锁,停电后可手动抬杆 ; 功能三,具有便于维护与调试的 ‘自检模式 ’; 道闸 道闸又称挡车器,最初从国外引进,英文名叫 Barrier Gate ,是专门用于道路上限 制机动车行驶的通道出入口管理设备 ,现广泛应用于公路收费站、 停车场系统 管理车 辆通道,用于管理车辆的出入。电动道闸可单独通过无线遥控实现起落杆,也可以通过 停车场管理系统 (即 IC 刷卡管理系统)实行自动管理状态,入场取卡放行车辆,出场 时,收取 停车费 后自动放行车辆。

空调器主要功能及技术参数 空调器主要功能及技术参数

空调器主要功能及技术参数

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空调器主要功能及技术参数 1.空调器一般都具有如下功能: (1)调节室内温度 一般情况下,人们居住或工作的环境, 与外界的温差如能保持在 5℃左右是比较适宜的。 若温差过大,每当受到“热冲击”或“冷冲击”时,都会使人感到不舒服。 因此,对大多数 人来说,空调房间夏季保持在 24- 28℃、冬季保持在 18- 20℃是比较理想的。 (2)调节室内湿度 在过于潮湿或干燥的空气环境中,人们会感到不舒服,适合人们需要的相对湿度是在 40-70%的范围内。 空调器的湿度调节, 是通过增加或减少空气中的潜热来实现的, 夏季降温 除湿,冬季升温加湿。 (3)调节室内气流速度 人们处在适当低速流动的空气中要比处在静止的空气中感觉良好。 (4)净化室内空气 空气中一般都有悬浮状态的固体或液体微粒,它们很容易随着人们的呼吸进入气管、 肺等器官,沾附在其上面,这些微尘还常常带有细菌,传染各种疾病,因此,无论是室

机器人视觉测量与控制目录

第1章 绪论

1.1 机器人视觉控制

1.1.1 机器人视觉的基本概念

1.1.2 机器人视觉控制的作用

1.2 机器人视觉控制的研究内容

1.2.1 摄像机标定

1.2.2 视觉测量

1.2.3 视觉控制的结构与算法

1.3 机器人视觉系统的分类

1.3.1 根据摄像机与机器人的相互位置分类

1.3.2 根据摄像机数目分类

1.3.3 根据测量方式进行分类

1.3.4 根据控制模型进行分类

1.4 视觉控制的发展现状与趋势

1.4.1 视觉系统标定研究进展

1.4.2 机器人的视觉测量研究进展

1.4.3 机器人的视觉控制研究进展

1.4.4 机器人视觉控制的应用现状

1.4.5 机器人视觉测量与控制的发展趋势

参考文献

第2章 摄像机与视觉系统标定

2.1 摄像机模型

2.1.1 小孔模型

2.1.2 摄像机内参数模型

2.1.3 摄像机外参数模型

2.2 单目二维视觉测量的摄像机标定

2.3 Faugems的摄像机标定方法

2.3.1 Faugems摄像机标定的基本方法

2.3.2 Faugeras摄像机标定的改进方法

2.4 Tsai的摄像机标定方法

2.4.1 位姿与焦距求取

2.4.2 畸变矫正系数与焦距的精确求取

2.5 手眼标定

2.6 基于消失点的摄像机内参数自标定

2.6.1 几何法

2.6.2 解析法

2.7基于运动的摄像机自标定

2.7.1 基于正交平移运动和旋转运动的摄像机自标定

2.7.2 基于单参考点的摄像机自标定

2.8 畸变校正与非线性模型摄像机的标定

2.8.1 基于平面靶标的非线性模型摄像机标定

2.8.2 基于平面靶标的大畸变非线性模型摄像机的标定

2.9 结构光视觉的参数标定

2.9.1 基于立体靶标的激光平面标定

2.9.2 主动视觉法激光平面标定

2.9.3 斜平面法结构光视觉传感器标定

参考文献

第3章 视觉测量

3.1 视觉测量中的约束条件

3.1.1 特征匹配约束

3.1.2 不变性约束

3.1.3 直线约束

3.2 单目视觉位置测量

3.3 立体视觉位置测量

3.3.1 双目视觉

3.3.2 结构光视觉

3.4 基于目标约束的位姿测量

3.4.1 基于立体视觉的位姿测量

3.4.2 基于矩形的位姿测量

3.5 基于PnP问题的位姿测量

3.5.1 P3P的常用求解方法

3.5.2 PnP问题的通用线性求解

3.6 基于消失点的位姿测量

3.6.1 基于消失点的单视点三维测量

3.6.2 基于消失点的单视点仿射测量

3.7 移动机器人的视觉定位

3.7.1 基于单应性矩阵的视觉定位

3.7.2 基于非特定参照物的视觉定位

3.8 移动机器人的视觉全局定位

3.8.1 基于非特定参照物的视觉全局定位

3.8.2 视觉定位与里程计推算定位的信息融合

3.9 MEMS装配中的显微视觉测量

3.9.1 显微视觉系统的构成

3.9.2 显微视觉系统的自动调焦与视觉测量

3.9.3 实验与结果

参考文献

第4章 视觉控制

4.1 基于位置的视觉控制

4.1.1 位置给定型机器人视觉控制

4.1.2 机器人的位置视觉伺服控制

4.1.3 基于位置的视觉控制的稳定性

4.1.4 基于位置视觉控制的特点

4.2 基于图像的视觉控制

4.2.1 基于图像特征的视觉控制

4.2.2 基于图像的视觉伺服控制

4.2.3 基于图像的视觉控制的稳定性

4.2.4 基于图像的视觉控制的特点

4.3 混合视觉伺服控制

4.3.1 2.5D视觉伺服的结构

4.3.2 2.5D视觉伺服的原理

4.4 基于结构光的机器人弧焊混合视觉控制

4.4.1 图像空间到机器人末端笛卡儿空间的雅可比矩阵

4.4.2 混合视觉控制

4.4.3 实验与结果

4.5 直接视觉控制

4.5.1 直接视觉控制的结构

4.5.2 visual.motor函数的实现

4.6 基于姿态的视觉控制

4.6.1 姿态测量

4.6.2 基于姿态估计的视觉控制系统的结构与基本原理

4.6.3 实验与结果

4.7 基于图像雅可比矩阵的无标定视觉伺服控制

4.7.1 动态牛顿法

4.7.2 图像雅可比矩阵的估计

4.8 自标定视觉控制

4.8.1 摄像机的自标定

4.8.2 目标跟踪视觉控制

4.9 基于极线约束的无标定摄像机的视觉控制

4.9.1 基本原理

4.9.2 视觉伺服控制

4.9.3 实验与结果

参考文献

第5章 视觉控制的应用

5.1 开放式机器人控制平台

5.1.1 多层次结构的开放式机器人控制平台

5.1.2 本地机器人的实时控制

5.1.3 图形示教实验与结果

5.2 具有焊缝识别与跟踪功能的自动埋弧焊机器人系统

5.2.1 焊接小车与视觉系统

5.2.2 结构光焊缝条纹图像的处理

5.3 曲线焊缝跟踪的视觉伺服协调控制

5.3.1 机器人运动与特征点坐标变化的数学分析

5.3.2 模糊视觉伺服控制器的设计

5.3.3 实验与结果

5.4 仿人形机器人的火炬传递

5.4.1 系统构成与目标特征

5.4.2 目标分割与边缘提取

5.4.3 特征提取

5.4.4 火炬传递任务中的视觉引导

5.4.5 趋近与对准

5.4.6 实验与结果

参考文献

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机器人视觉运动控制平台主要功能

可实现三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的实验和创建算法开发平台。 2100433B

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视觉显著性检测视觉显著性检测概述

视觉显著性检测计算是指利用数学建模的方法模拟人的视觉注意机制,对视场中信息的重要程度进行计算。Treisman 等的特征集成理论为视觉显著性计算提供了理论基础,将视觉加工过程分为特征登记与特征整合阶段,在特征登记阶段并行地、独立地检测特征并编码,在特征整合阶段通过集中性注意对物体进行特征整合与定位。受特征集成理论的启发,Kock 和 Ullman最早提出了有关视觉注意机制的计算模型,通过滤波的方式得到特征,最后通过特征图加权得到显著图。

Itti于1998年提出基于显著性的视觉注意模型,并在2001年度Nature上对该模型理论作了进一步的完善。Itti的显著性模型最具代表性,该模型已经成为了自下而上视觉注意模型的标准。

对于一幅输入的图像,该模型提取初级视觉特征:颜色(RGBY)、亮度和方位、在多种尺度下使用中央周边(Center-surround)操作产生体现显著性度量的特征图,将这些特征图合并得到最终的显著图(Saliency map)后,利用生物学中赢者取全(Winner-take-all)的竞争机制得到图像中最显著的空间位置, 用来向导注意位置的选取,最后采用返回抑制 (Inhibition of return) 的方法来完成注意焦点的转移。视觉显著性计算模型大致上可分为两个阶段:特征提取与特征融合。在特征融合阶段,可能存在自底向上的底层特征驱动的融合方式,和自顶向下的基于先验信息与任务的融合方式。因此,视觉显著性检测模型框架大致表述为如图 5 所示。

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