基于工业机器人系统的产品三维扫描检测分析

基于工业机器人系统的产品三维扫描检

测分析

摘要：在大多数情况下，采用传统的工具、人员的质量检验方法，不可能对大量的高精度的产品进行检验。由此指出了三种扫描设备与工业机器人之间的协同工作模式，以及与传统方法相比的优势所在。通过实际应用表明，选择了工业生产的自动化设备和3D扫描设备，可以提高产品的检验工作效率，同时也能保证大量的产品的检验周期，提高产品的质量。

关键词：自动控制技术，质量检验，3D扫描检查

引言：在产品的生产过程中，要经过严格检验，也就是所谓的全面检测，不同于常规的工具检测（仅限于组装位置，局部形状）和三坐标检测（检测多个3D 坐标）、视觉效果检测（选择摄像机拍摄照片，识别特征）等，传统的检测方法只能检测出产品的一些特性，无法全面检测出所有的特性，从而导致无法保证产品的一致性；除了可视化之外，其他方法都需要大量的人工，而工具需要大量的人手来进行测试，而采用3D扫描技术进行产品检验，不仅能够全面地对其性能和外观进行全面的检验，而且能够满足多种产品的测试需求。采用基于工业机器人系统的3D扫描法可以提高检验精度和提高产品质量，是一种新型的方法。

一、工业生产中的机器人和3D扫描设备的选型

（一）机械手在工业制造中的应用

就拿优傲机器人UR16e来说，它的载重达到了16千克左右，它能适应多种工作环境，适合于生产线的运转。UR16e作为协作型机械工业的一部分，可以快速融入现有的工业生产线。UR16e机器人能够完成重型物料搬运和 CNC机床的协助，准确地处理多个部件的运输，其合理载荷为16 kg，有利于降低在中型部件运输过程中的损耗、损坏和耐用性。UR16e虽然外形简单，但功能强大，拥有

900毫米长的工作区域，适合于小型车间的生产线，可以在生产线上布置数台机器人，完成各种日常工作；极大地提升了产品的生产效率和加工质量。

（二）编程功能

相比于普通的工厂机器人，优傲机器人的应用更加得方便，编程也更加的简洁。它最显著的特征就是普通的技术人员能够快速学会编程UR16e，并且能够在合适的时间和地点实现自动技术。UR16e是模拟人类手臂运动的，这是一种更加人性化的设计，当它被用于不同的生产线时，只要将它移到生产线上，就能重新编程。假设要让机器人一直工作下去，只要在UR16e中输入特定的程序，将其变成一个循环，就像现在的智能机那样简单，即使没有更多的专业知识，也可以使用UR16e。UR16e还可以在线上进行独立的实践，通过模拟器，可以在线上写出编程。底座、肩膀、手肘、手腕各有一个马达，分别驱动不同的方向。UR16e还可以在 Polyscope的手机上编写代码，进行3D人体运动的3D模拟，只要将室内的空间坐标和相关的障碍位置，都交给了它，它就可以在不需要工作的情况下，通过移动软件，就可以计算出正确的路线。

二、机器人与扫描设备的合作模式

优傲的UR16e和天远公司的 OKIO 5 M3D扫描设备就是一个很好的例子。这两种协同工作模式可以称为“RobotScan机器人智能立体测量系统”，它是一种应用于工业生产自动化系统的软件，主要用于与工业机器人的协同工作。系统的工作台是由计算机主机、机器人控制系统和扫描机控制系统组成，由电脑屏幕改造而成的机器人臂连接到工作台上，机器人底座在工作台上不动，三维扫描只需要在机器人的胳膊上进行。同时在操纵台上改造一根传动轴的工作中心圆盘，以实现360度旋转动作。

三、主要用途分析

（一）多个立体扫描设备的软件协同工作

将立体扫描仪应用于后期的质量检验中，将会起到不可取代的作用。从车辆工业的主体结构识别和自动分拣，到零部件的识别和分类。3D扫描系统的软件利

用自身的高效和高品质的采集功能，在生产、制造、艺术品设计等领域有着广阔的应用前景，这两个领域都在不断的探索和完善，通过3D扫描与自动扫描技术的结合，实现了3D扫描技术的采集，以及对笛卡尔坐标系上任意的3D定位点的识别和测量。协作性3D扫描系统适合于与各种类型的机器人系统进行协作，并根据相关协议进行开发和定制。同时根据机器人的软件负载情况，对三维扫描仪的软件进行协作和设计，实现三维扫描仪的自动化扫描。例如多个机器人的立体扫描协作，其核心应用是汽车作为主车身结构的测试，一方面可以严格地检查车身结构的制造误差，可以实现全规格的立体检测；确保产品品质检验的准确性；二是由于样本数量众多，不适合人工重复检查，再加上测试过程中的技术要求比较低，所以大多数公司都会选择采用固定的设备来进行工作，可以极大地减少人工成本。

（二）大量的质量检验

产品的质量控制与生产环节紧密联系，有效的检验能保证客户的产品在检验过程中的质量。对于大量定量的质量检验，大多数公司期望能够高效地进行质量检验，并能够实现三维资料的自动测试。全自动3D扫描仪，可以帮助制造商快速地将3D扫描仪和自动控制技术运用到产品的生产线上，使得产品的质量检验更加简单高效。该软件能够快速地适应于工厂的自动生产线，具备以下特点：大规模的生产流水线检测，每天可检测上百个零部件，可对小零件进行在线检测，在扫描机完成后，将3D图像的扫描结果加入 Geomagic Control X中，对该产品进行全方位的检测，主要包括三次面的测量（类似于三坐标）、相关面的平面度和同轴度；垂直角度、截面曲线等尺寸的测量。

四、结束语

工业机器人3D立体扫描的优势在于质量检验的高效性，可以进行多个产品的检验，从而达到大规模的定量测试；并能实现对产品进行全方位的三维数据信息检验；同时还可以输出 PDF格式的测试报告，清晰地反映扫描和基本资料中的错误；同时，它对测试的专业性要求也大大降低，对工作人员的工作要求也越来越低，而且操作起来也越来越简单。安装了机器人后，3D扫描仪就能进行大量的

3D扫描仪，并且可以对相关的部件进行全面的检查。随着技术的进步，这种新型的检测手段将逐渐成为一种新的手段。

五、参考文献

[1]张德海，梁晋，郭成，等.三维数字化尺寸检测在逆向工程中的研究及应用[J].机械研究与应用，2008(4):67-70.

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[4]金丽华，刘海泉.三坐标测量仪在机械零件检测中的应用[J].装备维修技术，2020(2):342.

[5]颉晓增.基于计算机视觉的检测方法与应用[J].计算机与网络，

2021,47(12):49.

三维扫描仪和机器视觉

三维扫描仪和机器视觉 三维扫描仪的机器视觉（也称计算机视觉）是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等,它是人工智能领域最热门的研究课题之一，它和专家系统、自然语言理解已成为人工智能领域最活跃的三大领域。尽管它还没有形成完整的理论体系，在很多方面它解决问题的方法还是一种技巧，但它是实现工业生产高度自动化、机器人智能化、自主车导航、目标跟踪，以及各种工业检测、医疗和军事应用的核心内容之一，也是实现智能机器人的关键因素之一，它的发展不仅将大大推动智能系统的发展，也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。 三维扫描仪机器视觉是研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。机器视觉系统的首要目标是用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。机器视觉系统获取的场景图像一般是灰度图像，即三维场景在二维平面上的投影。此时，场景三维信息只能通过灰度图像或灰度图像序列来恢复处理，这种恢复需要进行多点对一点的映射逆变换。在信息恢复过程中，还需要有关的场景知识和投影几何知识。 三维扫描仪机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，并成为计算机科学的重要研究研究领域之一。机器视觉是在20 世纪50 年代从统计模式识别开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等。60 年代，Roberts (1965)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。Roberts 的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉的研究。Roberts对积木世界的创造性研究给人们以极大的启发，许多人相信，一旦由白色积木玩具组成的三维世界可以被理解，则可以推广到理解更复杂的三维场景。于是，人们对积木世界进行了深入的研究。研究的范围从边缘、角点等待征提取，到线条、平面、曲面等几何要素分析，—直到图像明暗、纹理、运动以及成像几何等，并建立了各种数据结构和推理规则。到了70 年代，已经出现了一些视觉应用系统。 70 年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室正式开设“机器视觉”(Machine Vision)课程，由国际著名学者B．K．P．Horn 教授讲授．同时，MIT AI实验室吸引了国际上许多知名学者参与机器视觉的理论、算法、系统设计的研究。David Marr 教授就是其中的一位。他于1973 年应邀在MIT AI 实验室领导一个以博士生为主体的研究小组，1977 年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉(computational vision)理论，该理论在80 年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架。 Marr 视觉计算理论立足于计算机科学，系统地概括了心理生理学、神经生理学等方面业已取得的所有重要成果。是三维扫描仪视觉研究中迄今为止最为完善的视觉理论。Marr 建立的视觉计算理论，使计算机视觉研究有了一个比较明确的体系，并大大推动了计算机视觉研究的发展。人们普遍认为，计算机视觉这门学科的形成与Marr 的视觉理论有着密切的关系。Marr 视觉计算理论将整个视觉过程所要完成的任务分成三个过程，而获得这些表示的过程依次称为初级视觉、中级视觉和高级视觉，如图1 所示。

机器人视觉检测系统的设计与应用

机器人视觉检测系统的设计与应用 一、引言 机器人视觉检测技术已经广泛应用于工业自动化、智能家居、 医疗、安保等领域。机器人视觉检测系统主要是通过模拟人眼的 功能，采用图像传感器对物体进行采集、识别、判别和定位，从 而实现机器人控制。 本文将介绍机器人视觉检测系统的设计与应用。首先，我们将 分析机器人视觉检测系统的基本原理和特点。然后，我们将介绍 机器人视觉检测系统的组成部分和关键技术。最后，我们将详细 讨论机器人视觉检测系统在不同领域的应用。 二、机器人视觉检测系统的基本原理和特点 机器人视觉检测系统是一种智能化、自动化的检测系统，它采 用先进的计算机视觉技术，利用图像处理算法和模式识别技术， 完成对具有特定特征的目标进行检测、识别和定位，然后传输给 机器人控制系统。机器人控制系统再通过控制机器人执行动作或 操作，完成相应的任务。 机器人视觉检测系统的特点如下： 1.高度智能化：机器人视觉检测系统能够对图像进行智能分析，自主完成目标检测、识别与定位等任务，使得机器人具备了人类 视觉系统的功能。

2.高度自动化：机器人视觉检测系统能够自动化完成目标检测、识别和定位等任务，减少了人工干预的可能性，提高了生产效率。 3.高度精度：机器人视觉检测系统采用高精度的图像传感器和 先进的算法，对目标进行高精度检测、识别和定位，保证了系统 的精度和可靠性。 4.高度灵活性：机器人视觉检测系统能够根据任务需求进行自 主学习，以适应不同的环境和工作场景，提高了系统的灵活性和 适应性。 三、机器人视觉检测系统的组成部分和关键技术 机器人视觉检测系统主要由以下几个组成部分和关键技术组成。 1.图像采集模块 图像采集模块是机器人视觉检测系统的第一步，它采用高分辨 率的图像传感器对目标进行采集。合理的光照和相机位置可有效 提高采集精度。 2.图像处理模块 图像处理模块是机器人视觉检测系统的关键组成部分，它采用 一系列的图像处理算法对采集到的图像进行处理，以实现目标检测、识别和定位等任务。常用的图像处理算法有滤波算法、边缘 检测算法、图像分割算法、形态学处理算法等。

工业机器人视觉识别技术研究

工业机器人视觉识别技术研究 一、引言 工业机器人的使用越来越广泛，而机器人视觉在其中的应用也越来越受到关注。视觉系统可以让机器人获取更加精确的信息，从而更加有效地完成任务。工业机器人视觉识别技术是一项重要的技术，它可以用于检测、定位、计数、排序等多种工业应用领域。本文旨在对工业机器人视觉识别技术的发展历程、涉及的技术及应用进行详细地介绍和阐述。 二、工业机器人视觉识别技术的发展历程 随着计算机技术、图像处理技术和机器视觉技术的发展，工业机器人视觉的应用越来越广泛。早期的机器人视觉是通过计算机对二维灰度图像进行处理，实现对图像中物体的识别和定位。而随着三维成像技术的出现，工业机器人视觉的识别准确度得到了显著提高。 在工业机器人视觉识别技术的研究中，智能辨识是一项重要的研究方向。智能辨识可以自动识别并学习图像中的物体，并针对不同物体的特征和形态进行分类和识别。智能辨识技术的发展，极大地提高了工业机器人视觉识别的准确度和效率。 三、工业机器人视觉识别技术涉及的技术 1.图像处理技术

图像处理技术是工业机器人视觉识别技术的核心之一。通过对图像进行处理，可以提取出物体的特征，从而实现对物体的识别和定位。图像处理技术包括图像增强、噪声去除、边缘检测、形态学处理等。 2.机器学习技术 机器学习技术是工业机器人视觉识别技术的另一重要技术。机器学习技术可以对物体的特征进行分析和学习，从而实现对多种物体的识别和分类。常用的机器学习技术包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。 3.三维成像技术 三维成像技术是工业机器人视觉识别技术的一个重要领域。三维成像技术可以获得物体的三维模型，从而实现更加准确的识别和定位。常用的三维成像技术包括结构光、立体视觉等。 4.物体检测技术 物体检测技术是工业机器人视觉识别技术中的关键技术之一。物体检测技术可以识别图像中的物体，并进行定位和分类。常用的物体检测技术包括哈尔特征分类器、卷积神经网络等。 四、工业机器人视觉识别技术的应用 1.产品检测

机器人建模中的三维扫描技术研究

机器人建模中的三维扫描技术研究 随着科技的不断发展，机器人在现代工业、医疗、军事等领域得到越来越广泛的应用。机器人建模技术作为机器人技术的重要组成部分，所涉及的三维扫描技术也日益成为热门研究方向。本文旨在探讨机器人建模中的三维扫描技术研究现状和发展趋势。 1. 三维扫描技术在机器人建模中的应用 三维扫描技术是指通过激光、相机、光栅等设备对物体进行非接触式的三维空间数据采集，再将得到的数据进行处理和分析，构建出真实物体的三维模型。在机器人建模中，三维扫描技术可以用于建立机器人周围环境的三维场景模型，为机器人导航、路径规划、避障等提供基础数据。同时，三维扫描技术还能用于机器人手臂末端高精度捕捉和识别、工件加工与检测、医学影像分析等方面。 2. 机器人建模中三维扫描技术的技术路线 机器人建模中的三维扫描技术主要分为以下几个步骤： (1) 选择扫描设备和软件：不同类型的扫描设备和软件会对扫描结果和操作所需的时间和技术难度产生影响。因此，在选择扫描设备和软件时，需要考虑使用场景、所需精度和成本等多个因素。 (2) 预处理：通过对扫描场景进行预处理，例如清理杂物、锁定扫描区域等操作，可使扫描结果更为准确。 (3) 扫描：将设备定位至扫描区域后，启动扫描设备进行非接触式三维数据采集。 (4) 数据处理和分析：得到原始数据后，需要进行去噪、配准、拼接等操作，最终将点云数据转化为三维模型。

(5) 分析和应用：通过模型分析，可为机器人导航、路径规划、避障等提供基础数据，同时还能用于机器人手臂末端高精度捕捉和识别、工件加工与检测、医学影像分析等方面。 3. 机器人建模中三维扫描技术面临的挑战和解决方案 尽管三维扫描技术在机器人建模中应用广泛，但仍然面临着一些挑战。 (1) 数据处理和分析耗时且复杂：三维扫描技术得到的原始数据往往需要进行多个步骤的处理和分析，一旦出现问题，就需要耗费大量时间和精力进行排查和修复。为了解决这一问题，快速且高效的数据处理软件和算法成为了研究重点。 (2) 扫描结果精度不高：三维扫描技术的精度受到多个因素的影响，例如设备本身的精度、扫描距离、光线等等。为了提高扫描结果的精度，研究人员需投入更多的精力，在设备和算法方面进行改进和优化。 (3) 复杂环境下的数据采集和处理：在机器人建模中，往往需要对不同形状、大小和材质的物体进行扫描，这样就需要数据采集设备和算法能够有效地处理复杂环境下的扫描任务。如何优化设备和算法，提高其适应性和灵活性，也是目前研究的重点。 4. 三维扫描技术在机器人建模中的未来发展 随着科技不断进步和应用需求不断增加，三维扫描技术在机器人建模中的应用将会被进一步推广和深入研究。未来三维扫描技术的发展方向将会是： (1) 更高的精度和速度：目前三维扫描技术的精度和速度仍需要进一步提升，为此，需要继续优化设备和算法以满足更高的精度和速度要求。 (2) 更好的适应性和灵活性：由于机器人建模中会遇到各种尺寸、形状、材质的物品，因此，三维扫描技术还需要针对不同物品进行优化，提高其适应性和灵活性。

工业机器人视觉检测系统的研发与应用

工业机器人视觉检测系统的研发与应用 工业机器人在现代制造业中扮演着重要的角色，但传统的机器 人只能按照预定的程序执行任务，缺乏感知和判断能力。为了提 高机器人的灵活性和自主性，视觉检测系统被引入到工业机器人中，使其能够感知并处理周围环境的信息。本文将探讨工业机器 人视觉检测系统的研发与应用。 一、工业机器人视觉检测系统的研发 1. 硬件平台的选择 工业机器人视觉检测系统的研发首先需要选择合适的硬件平台。常用的硬件包括相机、光源、镜头和图像处理器等。相机的选择 应考虑分辨率、帧率和图像质量等因素，光源的选择应考虑照明 的均匀性和适应性，镜头的选择应考虑焦距和视场等因素，图像 处理器的选择应考虑计算能力和接口等因素。 2. 图像采集与处理 工业机器人视觉检测系统的核心是图像采集与处理。图像采集 需要通过相机从物体中获取图像，并传输给图像处理器进行分析。图像处理涉及图像预处理、特征提取、目标识别和测量等步骤。 预处理包括图像去噪、滤波和增强等，特征提取包括边缘检测、 角点检测和纹理分析等，目标识别包括模板匹配、形状匹配和颜 色识别等，测量包括长度测量、角度测量和位置测量等。 3. 算法设计与优化 工业机器人视觉检测系统的性能取决于算法的设计和优化。针 对不同的检测任务，需要设计和实现相应的算法。常用的算法包 括机器学习算法、神经网络算法和图像处理算法等。机器学习算 法可以通过训练样本实现目标识别和分类，神经网络算法可以模 拟人脑的处理过程实现模式识别和决策，图像处理算法可以通过 图像处理操作实现图像增强、边缘检测和形状匹配等。

二、工业机器人视觉检测系统的应用 1. 缺陷检测与质量控制 工业机器人视觉检测系统可以用于产品的缺陷检测和质量控制。通过对产品表面进行图像扫描和分析，可以及时发现产品的缺陷 和不合格项，并实施相应的控制措施。例如，在汽车制造过程中，工业机器人视觉检测系统可以用于检测车身表面的划痕、凹陷和 漆面质量等问题，从而提高产品的质量和竞争力。 2. 零件定位与装配 工业机器人视觉检测系统可以用于零件的定位和装配。通过对 零件进行图像识别和测量，可以实现零件的准确定位和精确装配。例如，在电子设备制造过程中，工业机器人视觉检测系统可以用 于识别和定位电子元件，从而实现自动化的电子设备组装，提高 生产效率和品质。 3. 物流与仓储管理 工业机器人视觉检测系统可以用于物流和仓储管理。通过对物 体进行识别和跟踪，可以实现物体的自动分类、存储和定位。例如，在物流仓储行业中，工业机器人视觉检测系统可以用于识别 和分类不同类型的货物，控制和指导机器人进行物体的搬运和存储，提高物流和仓储的效率和准确性。 4. 自主导航与避障 工业机器人视觉检测系统可以用于自主导航和避障。通过对环 境进行感知和分析，可以实现机器人的自主导航和避障功能。例如，在工厂生产线上，工业机器人视觉检测系统可以用于检测和 识别生产线上的工件和设备，避免碰撞和意外事故，确保生产的 安全和顺利进行。 综上所述，工业机器人视觉检测系统的研发与应用在现代制造 业中具有重要的意义。通过合理选择硬件平台、优化图像采集与

《工业机器人工装三维设计》课程标准(高职)

《工业机器人工装三维设计》课程标准 一、课程概述 1.课程性质 《工业机器人工装三维设计》是高职工业机器人技术专业针对工业机器人电气集成技术员所从事的工业机器人工作站方案辅助设计等关键岗位，经过对企业岗位典型工作任务的调研和分析后，归纳总结出来的为适应相应岗位能力要求而设置的一门专业核心课程。 2.课程任务 《工业机器人工装三维设计》课程根据二维草图设计、三维基础特征建模、三维高级特征建模、装配体设计、工程图设计、工业机器人工装三维设计等典型工作任务，使学生熟练掌握工业机器人工作站测量、三维建模及设计等技能，从而满足企业对相应岗位的职业能力需求。 3.课程要求 课程有助于培养具有较高素养的工业机器人电气集成技术员，使学生掌握工业机器人系统构成等知识、机器人工作站外围工装设计与建模等技术，能利用三维建模软件熟练进行工业机器人工作站中的工装三维设计与建模。并培养学生具有强烈的安全、创新、团队合作、精益求精等意识。 二、教学目标 1.知识目标 （1）掌握机器人工作站系统外围工装的概念及构成； （2）掌握SolidWorks 软件的使用方法； （3）掌握规则工装与不规则工装三维建模的一般方法； （4）掌握工装三维模型的组合使用方法； 2.能力目标 （1）能熟练使用 SolidWorks 软件； （2）能根据工装实物建立同比例三维模型； （3）能根据实际情况，合理装配组合使用工装三维模型；3. 素质目标 （1）热爱中国共产党、热爱祖国、拥护党的基本路线、方针、政策，积极进取， 有奉献精神和创新精神； （2）具有正确的世界观、人生观、价值观，遵纪守法，诚信做人、踏实做事； （3）具有良好的职业道德和公共道德。 （4）具有专业必需的文化基础； （5）具有良好的文化修养和审美能力； （6）知识面宽，学习能力强；

工业自动化机器视觉检测方法综述

工业自动化机器视觉检测方法综述 工业自动化机器视觉检测方法是一种借助于传感器、光学、计算机等技术手段，对工业生产中的产品进行自动检测与判别的方法。它能够大大提高产品质量的稳定性和一致性，提高生产效率，减少人工误差，进而降低生产成本。本文将会综述工业自动化机器视觉检测的常见方法和应用。 一、图像采集与处理 工业自动化机器视觉检测中，图像采集是起点和基础。常用的图像采集设备包 括相机、光源等，通过适当的光照条件和配置，获取清晰、准确的产品图像。而后，图像处理技术被应用于图像质量增强、噪声抑制、边缘检测、图像匹配等方面。例如，可以通过滤波器，对图像进行平滑，减少噪声干扰，提高特征清晰度。 二、特征提取与分析 工业自动化机器视觉检测需要从图像中提取出有用的特征，并进行分析与判别。特征提取方法有很多种，例如形状特征、颜色特征、纹理特征、光谱特征等。其核心思想是利用数学模型和算法，对特征进行抽取和描述。提取出的特征可以用于产品分类、缺陷检测、尺寸测量等方面的任务。 三、模式识别与分类 模式识别是工业自动化机器视觉检测中的关键技术之一。它依靠训练集数据对 图像中的物体进行分类和判别。常见的模式识别方法有统计方法、神经网络方法、支持向量机方法等。通过学习和建立模型，可以使机器视觉系统具备自动判别的能力，实现对产品的合格与否进行自动分类。 四、缺陷检测与分类 工业自动化机器视觉检测的重要任务之一是缺陷检测与分类。通过机器视觉系 统的检测与分析，即可实现对产品中的缺陷进行准确的检测和划分。常见的缺陷检

测方法有边缘检测、纹理分析、颜色检测等。通过应用这些方法，可以实现对产品的表面缺陷、尺寸偏差等问题的自动检测与报警，提高产品质量。 五、应用案例分析 工业自动化机器视觉检测方法在众多领域中得到了广泛的应用。以电子行业为例，自动化视觉检测系统被应用于电子元件的贴装、焊接、封装等生产过程中。通过视觉检测，可以实现对焊接质量、尺寸精度等进行实时监测和反馈，提高产品性能和品质。此外，机器视觉检测还被应用于食品行业、制药行业、汽车行业等领域，为生产过程中的质量控制提供了有力支撑。 六、发展趋势展望 随着科技的不断进步，工业自动化机器视觉检测方法也在不断发展和完善。未 来的机器视觉检测系统将更加智能化和高效化。例如，基于深度学习的方法将在特征提取和模式识别方面发挥更大的作用。同时，机器视觉系统将与机器人、云计算等技术相结合，形成更加完整的自动化生产流程。此外，随着物联网技术的发展，机器视觉检测系统将与生产设备进行无缝连接，实现更高精度、更可靠的检测和控制。 总结起来，工业自动化机器视觉检测方法在工业生产中发挥着重要作用，它能 够提高产品质量和生产效率，降低成本和风险。本文综述了工业自动化机器视觉检测的常见方法和应用，包括图像采集与处理、特征提取与分析、模式识别与分类、缺陷检测与分类等。通过对这些方法的综合应用，可以实现对产品的自动检测和判别，推动工业生产的数字化和智能化发展。随着科技的不断进步，工业自动化机器视觉检测方法将会更加智能化和高效化，为工业生产带来更大的便利和效益。

3D视觉传感技术在工业检测中的应用研究

3D视觉传感技术在工业检测中的应用研究摘要： 工业检测在现代制造业中起着至关重要的作用，而传统的检测方法存在 许多限制和局限性。近年来，随着3D视觉传感技术的不断发展，其在工业 检测中的应用日益广泛。本文将探讨3D视觉传感技术在工业检测中的应用，并分析其优势和挑战。 引言： 工业产品的质量和安全性对于企业的竞争力和可持续发展具有重要意义。因此，准确和高效的工业检测方法至关重要。传统的2D视觉传感技术在一 些应用中存在一定的局限性，例如，无法获取物体的深度信息和表面缺陷等。而3D视觉传感技术能够提供更全面、详细的物体数据，从而成为工业检测 的重要工具。 主体部分： 1. 3D视觉传感技术概述 3D视觉传感技术是一种通过采集和处理三维数据的技术。其主要原理是 利用不同的传感器或技术，例如激光扫描、立体匹配等，获取物体的三维坐 标和形状信息。相比于2D视觉传感技术，3D视觉传感技术具有更高的精度 和更全面的数据。 2. 3D视觉传感技术在工业检测中的应用 2.1 三维形状检测

3D视觉传感技术可以准确地获取物体的形状信息，对于需要精确测量的 工业产品非常有用，例如汽车零件、手机外壳等。通过三维形状检测，可以 快速检测出可能存在的缺陷或变形，从而提高产品的质量和可靠性。 2.2 表面缺陷检测 3D视觉传感技术能够直接获取物体表面的几何信息，对于检测表面缺陷 非常有效。例如，对于玻璃、塑料等透明材料的检测，传统的2D视觉传感 技术可能会受到反射和折射的影响，而3D视觉传感技术可以避免这些问题，提高检测的准确性。 2.3 组装和定位 在工业生产中，对于零部件的组装和定位是常见的任务。3D视觉传感技 术可以实时获取物体的三维坐标和姿态信息，从而帮助机器人或自动化系统 进行精确定位和组装。 2.4 表面质量检测 工业产品的外观质量对于消费者体验和产品形象具有重要影响。传统的 2D视觉传感技术难以捕捉产品表面的细微纹理和凹凸不平，而3D视觉传感 技术可以提供更详细的表面数据，帮助检测产品的表面质量。 3. 3D视觉传感技术的优势和挑战 3D视觉传感技术在工业检测中具有诸多优势，例如可以提供更全面的物 体数据、具有更准确的测量精度等。然而，其也面临一些挑战，例如复杂环 境下的光照干扰、大规模数据处理和分析等。对于这些挑战，需要进一步的 研究和技术改进。 结论：

3D视觉技术在工业检测中的应用案例分析

3D视觉技术在工业检测中的应用案例分析 工业检测是指通过对工业产品、工艺流程和设备进行检测和监控，以确保产品的质量和生产的安全性。随着科技的不断进步，3D视觉技术逐渐应用到工业检测中，为工业生产带来了许多便利和提升。本文将从应用案例进行分析，探讨3D视觉技术在工业检测中的应用。 首先，3D视觉技术在工业检测中可以提高产品的质量和稳定性。以汽车行业为例，汽车零部件的尺寸和形状必须符合严格的要求，以确保汽车的安全性和稳定性。传统的检测方法通常使用人工检验和2D图像检测，但这些方法存在主观性和局限性。而3D视觉技术可以以非接触的方式进行全方位的检测，能够精确地测量零部件的几何参数和表面缺陷，排除人为因素的影响，并提高检测效率和准确性。 其次，3D视觉技术在工业检测中可以实现自动化生产线和智能化制造。在工业生产过程中，往往需要对产品进行尺寸、形状、配方等多方面的检测，传统的方法需要大量的人力和时间，效率较低。而应用3D视觉技术可以实现自动化视觉检测系统，通过高速相机和光源进行连续、高速的检测，实现对产品的实时监测和自动分类，大大提高生产线的效率和稳定性。同时，通过与其他智能设备的联动，如机器人、传送带等，可以实现整个生产过程的无人化操作，提高生产效率和质量。 另外，3D视觉技术在工业检测中可以应用于复杂物体的检测和识别。传统的2D视觉技术往往难以准确地检测和识别复杂物体，如异形、多孔、曲面等物体。而3D视觉技术具有深度感知能力，可以将物体的几何形状和表面特征进行精确的重建和分析，实现对复杂物体的识别和分类。例如，在电子行业中，电子元器件的尺寸小、密度高，使用传统的2D视觉技术往往难以精确检测。而应用3D视觉技术可以实现对元器件的三维形状和焊接质量的检测，提高产品的可靠性和稳定性。 此外，3D视觉技术还可以应用于工业机器人和自动化生产设备的视觉引导和定位。在传统的工业生产中，机器人和自动化设备常常需要精确的定位和引导，以确保操作的准确性和稳定性。而3D视觉技术可以通过对环境中的物体进行三维感

工业机器人自我检测方法探析

工业机器人自我检测方法探析工业机器人在现代生产中发挥着越来越重要的角色，它们可以执行 各种任务，从焊接到装配，甚至包装和搬运。然而，为了确保它们能 够高效运行并保持生产线的正常运作，自我检测变得至关重要。本文 将探讨工业机器人自我检测的方法，以确保它们的稳定性和可靠性。 ## 1. 视觉系统检测 工业机器人通常配备了高度先进的视觉系统，用于感知和识别工件、障碍物和环境。这些系统的自我检测可以通过以下方法实现：### 1.1. 相机校准 机器人的相机系统需要定期进行校准，以确保准确的图像采集。这 包括焦距、畸变校正和白平衡的检测与调整。 ### 1.2. 图像质量检测 工业机器人应能够检测图像质量问题，如模糊、亮度不均和噪音。 这可以通过分析图像的对比度、清晰度和亮度等指标来实现。 ### 1.3. 目标检测准确性 机器人的视觉系统应能够检测目标的准确性。这包括检查目标的位置、尺寸和形状是否与预期一致。 ## 2. 运动系统检测

机器人的运动系统是其核心组成部分之一，自我检测可以确保其正常运行。 ### 2.1. 关节状态监测 机器人的关节需要进行状态监测，以检测任何异常。这可以通过检查关节的位置、速度和扭矩来实现。 ### 2.2. 末端执行器检测 末端执行器是机器人的关键部分，自我检测可以确保其运动精度和可靠性。这包括检查夹具、工具和各种末端执行器的状态。 ## 3. 传感器系统检测 工业机器人通常依赖各种传感器来感知其周围环境，自我检测可以确保传感器的准确性和可用性。 ### 3.1. 传感器校准 传感器校准是重要的自我检测步骤。这包括位置传感器、力传感器和其他各种类型的传感器。 ### 3.2. 传感器数据分析 机器人应能够分析传感器数据以检测异常情况。这包括检查力传感器是否检测到异常的力或压力，以及其他传感器是否正常运行。 ## 4. 控制系统检测 工业机器人的控制系统需要自我检测以确保其正常操作。

3D图像识别技术的应用研究

3D图像识别技术的应用研究 一、引言 随着人工智能技术的快速发展，许多传统领域也开始融入智能化元素，其中3D图像识别技术就是其中一个重要的应用领域。3D图像识别技术是一种将物体在三维空间中的形状、颜色、纹理等进行数字化处理，通过计算机算法实现对物体模型的自动检测和识别的技术。 本文将从技术原理、应用场景和未来趋势三个方面着手，探讨3D图像识别技术的应用研究。 二、技术原理 3D图像识别技术的核心是三维点云分析和深度学习算法。三维点云分析是一种用于处理无序的三维数据的技术。在三维点云形态下，物体的形状是由大量点云组成的。深度学习算法则是指利用神经网络进行大规模的非线性特征学习的一类算法。

在3D图像识别技术中，首先需要对物体进行三维扫描，得到对应的点云数据。接着，点云数据将通过旋转和变形等操作来实现不同视角下的表示。最后，利用深度学习算法，对这些点云数据进行特征提取和分类，从而实现目标物体的识别和分类。 三、应用场景 1. 工业制造领域 在工业制造领域中，3D图像识别技术被广泛应用。例如，在汽车制造中，可以利用3D图像识别技术对不同的零部件进行检测和质量控制。同时，3D图像识别技术也可以帮助工业机器人进行精准的操作和装配。 2. 医疗领域 在医疗领域中，3D图像识别技术可以用于对器官进行扫描和分析。例如，在心脏手术中，可以利用3D图像识别技术生成患者的心脏模型，帮助医生进行手术定位和操作。

3. 游戏娱乐领域 在游戏娱乐领域中，3D图像识别技术也是应用非常广泛的技 术之一。例如，在游戏中，可以利用3D图像识别技术实现角色和道具的识别和控制，从而提高游戏的实时交互性和游戏感官体验。 四、未来趋势 1. 精度提高 目前，3D图像识别技术的精度还有待提高。未来，通过利用 更加复杂的深度学习模型以及更加优秀的三维点云处理技术，将 会进一步提高3D图像识别技术的精度。 2. 应用领域拓展 在未来，3D图像识别技术的应用领域将会进一步拓展。除了 上文提到的工业制造、医疗和游戏娱乐领域，3D图像识别技术还 有很多应用场景等待探索，例如物流、建筑、文化和金融等领域。

机器视觉智能机器人无损检测系统初探

机器视觉智能机器人无损检测系统初探 摘要：当前，我国的智能化建设的发展迅速，在无损检测的过程中，需要进行大量的人工操作，导致检测结果精度较低，检测效率低下。因此，在设计的过程中，就可以通过利用工业机器人进行无损检测，从而实现整个无损检测系统的优化与升级，提高无损检测的精度和效率。所设计的机器人系统具有四个自由度，在检测的过程中，可以对整个三维空间进行全面立体的检测，同时还具有较高的适应性。同时，通过利用多种先进的技术来完善整个系统，从而增加系统的稳定性，提高系统的精度和效率。 关键词：机器视觉；智能机器人；无损检测系统初探 引言 当代对于无损检测的定义就是：在不损坏试件的前提之下，以物理或化学方法为手段，通过利用先进的技术和设施等，对试件的内部及表面的结构、性质状态进行检查和检测。随着社会科学技术的快速发展，产生了许多无损检测的手段。比如，通过利用X射线检测、超声波检测、磁粉检测等等。通过利用机器来代替人眼进行检测，将所检测的试件转化为数字符号，再利用图像系统对这些信息进行运算，从而进行控制，这就是机器视觉系统。机器视觉的最大特点就是自动化程度较高，具有较高的生产柔性，在我国许多领域都有广泛应用。在无损检测的过程中，通过将机器人与机器视觉相结合，从而使机器人拥有视觉，能够极大地提高机器人的检测效率，同时还能够拓宽监测的范围，具有广大的市场前景。 1无损检测系统

无损检测系统具有多种，包括X射线检测、磁粉检测、超声波检测等，其中，超声波检测具有检测对象广泛，具有较强的穿透能力、检测速度较快、检测成本较低等优点，得到了广泛的应用，数字化超声波探伤仪利用计算机系统，通过将所接受的回波进行转换，进而实现数字化的处理，这种检测方式，可以对材料的缺陷进行检测，获得精准的评估。在机器人无损检测系统之中，可以通过采用便携式超声探伤仪进行检测，利用RS232通信口进行数据交换，从而获得准确的数据。X射线探伤仪也是无损检测工作的重要设备之一，通过利用X射线的性质，将射线透过物质，可以使光物感光或者发生荧光。但是，当射线穿过物质之后，会导致一定能量的消散，同时还有一些能量要转化为热能和化学能，能量的衰减会受到物质的原子量和透照厚度以及射线波长的长度影响。利用X射线探伤仪，能够对许多材料的零部件进行无损检测，从而确保材料内部是否具有缺陷，在我国许多领域都具有广泛的应用。当前，在我国许多企业中，一些设备的无损检测还是采用手工为主，具有很大的弊端，检测效率低下，劳动强度较大，因此，通过利用机器视觉智能机器人无损检测的方式，能够有效的降低劳动强度，提高检测的精度和效率。无损检测是指在不损坏试件或不影响被检测对象使用性能的前提下，通过物理或者化学方法，借助现代化的技术和设备器材，对试件内部及表面的结构、性质、状态及缺陷的类型、性质、数量、形状、位置、尺寸、分布等进行检查和测试的方法。无损检测是我国工业发展中必不可少的有效工具，在冶金、电力、石油化工、船舶等领域得到了广泛的应用。视觉机器作为人工智能的一个分支，主要是利用机器来代替人眼进行测量和判断，将被摄取目标转换成图像信号后传送给专用的图像处理系统，再根据像素分布的亮度、颜色等信息将其转变为数字化信号，最后由图像系统对这些信号进行处理和分析得到判别结果。机器视觉智能机器人是将机器视觉和智能机器人相结合。将机器视觉智能机器人应用于无损检测系统中，在大批量重复性的工业生产检测中，可有效提升生产的柔性和自动化程度。机器视觉

基于机器视觉的工业机器人目标检测与定位方法研究

基于机器视觉的工业机器人目标检 测与定位方法研究 工业机器人在工厂和生产线上扮演着重要的角色，能够 提高生产效率和质量，并减少人力成本。在实际应用中， 工业机器人需要通过准确的目标检测和定位来实现自动化 操作。本文将针对基于机器视觉的工业机器人目标检测与 定位方法进行研究，探讨其原理、技术和应用情景。 1. 引言 工业机器人的目标检测与定位是基于机器视觉技术的一 个重要研究方向。机器视觉是通过摄像头或传感器获取图像，利用图像处理和分析算法来实现对目标的检测、识别 和定位的技术。目标检测与定位是工业机器人实现自主定位、抓取和精准操作的基础。 2. 目标检测与定位的原理 目标检测与定位主要基于计算机视觉和机器学习的方法。首先，图像获取模块通过摄像头或传感器捕获环境图像。 然后，图像预处理模块对图像进行去噪、增强和标定等处

理，以提高目标检测和定位的准确性。接着，特征提取模 块使用特定的算法和技术，提取图像中的目标特征。最后，目标检测与定位模块利用机器学习算法对图像进行分析和 识别，实现对目标的检测和定位。 3. 目标检测与定位的方法 目标检测与定位方法有多种，常见的包括传统的基于特 征的方法和最新的基于深度学习的方法。 基于特征的方法主要是通过提取目标的特征，如颜色、 纹理和形状等进行目标检测和定位。其中应用广泛的算法 包括边缘检测、灰度直方图和模板匹配等。这些方法虽然 在一定程度上可以实现目标检测与定位，但是对于光照、 角度和尺度等变化较大的目标，准确率有限。 基于深度学习的方法是目前目标检测与定位领域的热门 研究方向。借助卷积神经网络（CNN）的强大特征提取能力，深度学习算法能够自动学习并识别图像中的目标。其 中常用的深度学习模型包括Faster R-CNN、YOLO和SSD 等。这些模型在目标检测与定位任务中表现出色，具有较 高的准确率和鲁棒性。

3D扫描仪的原理？【详细解析】

三维扫描仪(3D scanner) 是一种科学仪器，用来侦测并分析现实世界中物体或环境的形状（几何构造）与外观数据（如颜色、表面反照率等性质）。 搜集到的数据常被用来进行三维重建计算，在虚拟世界中创建实际物体的数字模型。这些模型具有广泛的用途，举凡工业设计、瑕疵检测、逆向工程、机器人导引、地貌测量、医学信息、生物信息、刑事鉴定、数字文物典藏、电影制片、游戏创作素材等等都可见其应用。 三维扫描仪的制作并非仰赖单一技术，各种不同的重建技术都有其优缺点，成本与售价也有高低之分。目前并无一体通用之重建技术，仪器与方法往往受限于物体的表面特性。例如光学技术不易处理闪亮（高反照率）、镜面或半透明的表面，而激光技术不适用于脆弱或易变质的表面。 大体分为接触式三维扫描仪和非接触式三维扫描仪。其中非接触式三维扫描仪又分为光栅三维扫描仪（也称拍照式三维描仪）和激光扫描仪。而光栅三维扫描又有白光扫描或蓝光扫描等，激光扫描仪又有点激光、线激光、面激光的区别。 1：三维扫描仪的用途是创建物体几何表面的点云（point cloud），这些点可用来插补成物体的表面形状，越密集的点云可以创建精确的模型（这个过程称做三维重建）。若扫描仪能够取得表面颜色，则可进一步在重建的表面上粘贴材质贴图，亦即所谓的材质映射（texture mapping）。 2：三维扫描仪可模拟为照相机，它们的视线范围都体现圆锥状，信息的搜集皆限定在一定的范围内。两者不同之处在于相机所抓取的是颜色信息，而三维扫描仪测量的是距离。 手持式三维扫描仪 手持式三维扫描仪原理：线激光手持三维扫描仪，自带校准功能，采用635nm的红色线激光闪光灯，配有一部闪光灯和两个工业相机，工作时将激光线照射到物体上，两个相机来捕捉这一瞬间的三维扫描数据，由于物体表面的曲率不同，光线照射在物体上会发生反射和折射，然后这些信息会通过第三方软件转换为3D图像。在扫描仪移动的过程中，光线会不断变化，而软件会及时识别这些变化并加以处理。光线投射到扫描对象上的频率

工业机器人应用系统三维建模(PROE) T-01-O-O-装配分析教材

模型分析 使用“分析”(Analysis)选项卡并选择合适的分析类型来分析模型属性。 可以执行下列类型的模型分析： • “质量属性”(Mass Properties) - 计算零件、装配或绘图的质量属性。“装配质量属性”类型的分析在“装配”模式和装配绘图下可用，而“模型质量属性”类型的分析在“零件”和“绘图”模式下可用。 • “横截面质量属性”(X-Section Mass Properties) - 计算横截面的质量属性。 • “配合间隙”(Pairs Clearance) - 计算在模型中两个对象或图元(子装配、零件、曲面、缆或图元的任意组合) 间的间隙距离或干涉。“配合间隙”类型的分析在“零件”、“装配”、“管道”和“绘图”模式下可用。 注意 “装配”中的分解视图是装饰性的，对间隙计算没有影响。 • “全局间隙”(Global Clearance) - 计算模型的每个零件或子装配间的间隙。“全局间隙”类型的分析在“装配”、“管道”和“绘图”模式下可用。 注意 “装配”中的分解视图是装饰性的，对间隙计算没有影响。 • “体积干涉”(Volume Interference) - 验证选定封闭面组不受任何干涉。在“装配”和“绘图”模式下可以使用“体积干涉”类型的分析。 在ECAD 中体积干涉检测用于保证允许区或禁止区不发生冲突。 • “全局干涉”(Global Interference) - 显示模型中每个零件或子装配之间干涉的有关信息(在一个绘图或装配中)。“全局干涉”类型的分析在“装配”和“绘图”模式下可用。 • “短边”(Short Edge) - 计算选定零件或元件中的最短边的长度，并确定模型中有多少边比指定长度短。“短边”类型的分析在“零件”和“装配”模式下可用。 • “边类型”(Edge Type) - 确定用于创建选定边的几何类型。“边类型”分析在“零件”、“装配”和“绘图”模式下可用。 • “厚度”(Thickness) - 检测零件的厚度是否大于最大值和/或小于最小值，并计算厚度检查的面积。“厚度”类型的分析在“零件”和“装配”模式下可用。 注意 对于间隙和干涉检测，其计算精度由零件精度决定。间隙度量或干涉体积的精度由配置选项measure_sig_figures控制。

《工业机器人应用系统三维建模》课程标准

《工业机器人应用系统三维建模》课程标准 一、课程定位 《工业机器人应用系统三维建模》是工业机器人方向等专业的一门专业课，是工程设计、机电产品设计与制造、工业自动化等领域使用广泛的重要工具。主要培养学生在零件的造型设计、结构设计、运动仿真、产品优化以等方面的能力。学生在前序课程应掌握《机械制图》、《机电工程技术基础》、课程。后续课程《工业机器人系统集成》、《工业机器人离线编程》、《工业机器人系统维护》等课程。 二、课程目标 1．知识目标 1）熟悉机械CAD/CAM/CAE方面的相关知识； 2）了解当前主流设计软件的特点和应用领域； 3）掌握CAD、CAM、PLM方面的数据转换的方式方法； 4）掌握参数化零件的设计方法； 5）掌握装配的设计方法； 6）掌握运动仿真的方法； 7）掌握工业机器人产品工程图纸的生成方法。 8）掌握系统建模技术 2．能力目标 1）能够熟练地使用各种造型方法完成工业机器人零件设计； 2）能够熟练地创建工业机器人装配模型； 3）能够熟练地创建工业机器人模型工程图； 4）能够完成对工业机器人模型的设计变更； 5）能与其他软件工具实现数据的交换； 6) 能构建和管理模型库。 3．素质目标

1）具有空间形象思维； 2）把实际工程转化为设计模型； 3）设计信息的查询（包括查阅标准和规范、设计手册、图册等技术性资料、文献）； 4）工作严谨细致的职业习惯； 5）责任意识和担当。 三、课程内容与要求 本门课程是运用通用软件教学平台，系统学习三维模型创建、装配、仿真和优化等方面的内容。基于应用在工业机器人方面的基础性课程，运用“学、教、做”一体化的课程设计理念，采用“任务驱动，行动导向”的教学模式。课程在教学内容的安排上，采用由难到易，由单一到综合的布局安排，涵盖的内容包括CAD/CAM应用、草图基础、零件建模、曲面设计、装配设计、工程图、运动仿真。整个课程覆盖了测量、外部数据的输入输出、建模等的基础模块，适应机器人应用技术方向学生学习。 基于工作过程的连贯性，课程的训练项目的内容应具有递进的方式但又相互关联；将机械设计、装配、机构仿真、优化计算、工程图纸等内容有机地结合在一起，以职业能力和职业素质培养为主线组织教学内容；加强实践教学环节，增加实训学时，少讲多练，提高学生应用软件进行产品设计与应用的能力。 课程知识点如下：

三维扫描测头精确跟踪的摄影测量方法

三维扫描测头精确跟踪的摄影测量方法 刘虹;王文祥;李维诗 【摘要】For the traditional 3D robot scanners,the measuring precision is dependent on the positioning precision of the robot,and it is difficcult to achieve high measuring precision.A photogrammetric method was proposed to track and position the 3D scanning probe accurately.First,a probe tracking system consisting of multiple industrial cameras was set up,and coded markers were pasted on the probe.Then,the camera was calibrated with high precision and interior and exterior parameters of the camera were obtained.Second,all cameras were synchronized,the markers in the image were matched according to the coding principle,and the projection matrix was obtained.Finally,the 3D coordinates of the markers in space were computed to track and position the probe.The experimental results show that the mean error of the marker position is 0.293 mm,the average angle error is 0.136°,and the accuracy of the algorithm is within reasonable range.The photogrammetric method can improve the positioning precision of the probe,so as to achieve high precision measurement.%针对传统三维扫描测量机器人依赖于机器人的定位精度从而难以实现高精度测量的问题,提出了一种三维扫描测头精确跟踪定位的摄影测量方法.首先,搭建由多个工业摄像机构成的测头跟踪系统,并在机器人的扫描测头上粘贴编码标志点;然后,对摄像机进行高精度标定,求解出摄像机内外参数;其次,多摄像机同步采样,对图像中的标志点依据编码原理进行匹配,并求出投影矩阵;最终,求解出编码标志点在空间中的三维坐标,实现三维扫描测头的跟踪定位.实验结果表明,标志点定位

三维扫描技术调研

三维扫描技术调研 一、技术原理 1.1 概述 三维扫描技术是一种先进的全自动高精度立体扫描技术，通过测量空间物体表面点的三维坐标值，得到物体表面的点云信息，并转化为计算机可以直接处理的三维模型,又称为“实景复制技术”. 三维扫描技术是集光、机、电和计算机技术于一体的高新技术,主要用于对物体空间外形和结构进行扫描,以获得物体表面的空间坐标，用软件来进行三维重建计算，在虚拟世界中创建实际物体的数字模型。这些模型具有相当广泛的用途,举凡工业设计、瑕疵检测、逆向工程、机器人导引、地貌测量、医学信息、生物信息、刑事鉴定、数字文物典藏、电影制片、游戏创作素材等等都可见其应用，示了巨大的技术先进性和强大的生命力。 1.2 三维扫描仪分类 三维扫描仪主要分为以下几类： 三维扫描仪分类 接触式测量又称为机械测量，这是目前应用最广的自由曲面三维模型数字化方法之一。三坐标测量机是接触式三维测量仪中的典型代表，它以精密机械为基础，综合应用了电子技术、计算机技术、光学技术和数控技术等先进技术。根据测量传感器的运动方式和触发信号的产生方式的不同，一般将接触式测量方法分为单点触发式和连续扫描式两种。接触式三维扫描适用性强、精度高(可达微米级别);不受物体光照和颜色的限制；适用于没有复杂型腔、外形尺寸较为简单的实体的测量;由于采用接触式测量，可能损伤探头和被测物表面，也不能对软质

的物体进行测量，应用范围受到限制；受环境温湿度影响;同时扫描速度受到机械运动的限制，测量速度慢、效率低；无法实现全自动测量；接触测头的扫描路径不可能遍历被测曲面的所有点，它获取的只是关键特征点，因而，它的测量结果往往不能反映整个零件的形状.在行业中的应用具有极大的限制。 现代计算机技术和光电技术的发展使得基于光学原理、以计算机图像处理为主要手段的三维自由曲面非接触式测量技术得到了快速发展，各种各样的新型测量方法不断产生，它们具有非接触、无损伤、高精度、高速度以及易于在计算机控制下实行自动化测量等一系列特点，已经成为现代三维面形测量的重要途径及发展方向。三维激光扫描仪和三维照相式扫描仪占据了及其重要的位置。 1。3 三维激光扫描仪 三维激光扫描仪按照扫描成像方式的不同,激光扫描仪可分为一维(单点)扫描仪、二维（线列）扫描仪和三维（面列）扫描仪.而按照不同工作原理来分类，可分为脉冲测距法（亦称时间差测量法）和三角测量法. 脉冲测距法：激光扫描仪由激光发射体向物体在时间t1发送一束激光,由于物体表面可以反射激光，所以扫描仪的接收器会在时间t2接收到反射激光。由光速c,时间t1，t2算出扫描仪与物体之间的距离d=(t2—t1)c/2。 脉冲测距法原理图