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基于Halcon的三维无序抓取机器视觉技术

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简介:
本项目研究并实现了一种基于Halcon软件平台的三维无序环境物体识别与定位技术,为机器人无序抓取提供精准视觉支持。 我们拥有一系列核心技术:1)高精度无序抓取技术,具备大视野(1.4米*1.4米),抓取精度正负0.2mm;2)焊缝轨迹引导系统;3)自主研发的双目结构光相机和格雷码技术,并提供基于OpenCV源代码的教学课程;4)自制线激光相机;5)三维高精密测量与检测技术;6)胶条形状三维检测技术。有兴趣学习的朋友可以在评论区留言,我们将尽力帮助大家掌握这些技能。

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客服
客服
  • Halcon
    优质
    本项目研究并实现了一种基于Halcon软件平台的三维无序环境物体识别与定位技术,为机器人无序抓取提供精准视觉支持。 我们拥有一系列核心技术:1)高精度无序抓取技术,具备大视野(1.4米*1.4米),抓取精度正负0.2mm;2)焊缝轨迹引导系统;3)自主研发的双目结构光相机和格雷码技术,并提供基于OpenCV源代码的教学课程;4)自制线激光相机;5)三维高精密测量与检测技术;6)胶条形状三维检测技术。有兴趣学习的朋友可以在评论区留言,我们将尽力帮助大家掌握这些技能。
  • Halcon简介
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    Halcon三维机器视觉技术利用先进的算法和传感器,实现对物体形状、尺寸及空间位置的精准识别与测量。广泛应用于工业检测、机器人导航等领域,提高自动化水平与生产效率。 Halcon的机器视觉处理功能在3D测量监测方面表现卓越。它提供了多种三维定位算子和其他工具,能够高效地进行复杂的图像分析任务。这些功能使得用户能够在各种工业应用场景中实现精确的物体识别、跟踪以及空间位置计算等需求。通过使用Halcon提供的丰富库函数和算法,开发者可以轻松构建强大的3D视觉解决方案。
  • Halcon概述
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    Halcon三维视觉技术是一种先进的机器视觉解决方案,通过精确捕捉和分析物体在空间中的位置、姿态及尺寸信息,广泛应用于工业自动化领域。 Halcon三维视觉技术包括三维检测与三维重构。
  • 利用Halcon和VS获坐标
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    本项目采用Halcon软件结合Visual Studio平台开发,实现高效准确地捕捉并计算机器人视觉系统中的物体抓取位置信息,为自动化生产线提供精确的数据支持。 模版匹配+4点标定+TCP通讯。压缩包内仅包含公交机服务端的代码。
  • 双目重建.ppt
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    本PPT探讨了利用双目视觉技术进行三维空间重建的方法与应用,详细介绍了其原理、算法实现及在不同场景中的实践效果。 三维重建描述方法及其步骤过程包括了从数据采集到最终模型生成的一系列操作。首先需要选择合适的矩阵来表示场景中的几何关系,并进行相机标定以确保图像的真实性和准确性。 具体来说,整个流程可以概括为以下几个主要阶段: 1. 数据获取:通过多视角拍摄或扫描目标物体,收集足够的视图信息作为重建的基础。 2. 预处理:对采集到的数据进行预处理操作,如去噪、特征点检测等步骤来提高后续工作的效率和准确性。 3. 相机标定:确定相机内参(焦距、主点位置)及外参(旋转矩阵和平移向量),以便于准确地将图像坐标转换为世界坐标系下的三维空间信息。 4. 特征匹配与几何恢复:利用特征检测算法找出不同视角间共有的关键点,并计算它们之间的对应关系,进而通过三角测量法或其他方法估计场景深度和结构参数。 5. 优化重建模型:基于上述结果构建初步的稀疏或稠密点云数据集,并在此基础上执行全局一致性调整、平滑处理等步骤以提升最终输出的质量。 每一步骤都需根据实际情况灵活选择适当的算法和技术手段,确保整个三维重建过程顺利进行。
  • 3D
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    3D无序抓取技术是一种先进的机器人操作技能,允许机械臂在不规则摆放的物品中识别并准确抓取目标物体。这项技术广泛应用于自动化物流、制造业和仓储系统,显著提升了机器人的适应性和工作效率。 3D无序抓取是指在三维空间中随机且非结构化地从环境中拾起物体的技术。这项技术通常用于机器人领域,特别是在自动化装配线或物流系统中,能够提高机器人的灵活性和适应性。通过使用深度学习算法和传感器数据(如RGB-D相机),机器人可以识别并准确抓住不同形状、大小的物品而无需预定义的位置信息。
  • 智能服务
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    本项目旨在研发一种基于机器视觉技术的智能抓取服务机器人,该机器人能够自主识别并精准抓取不同形状与尺寸的物品,适用于仓储、物流及家庭服务等场景。 机器视觉机器人智能抓取技术能够使机器人通过图像识别来精准地完成物品的拾取操作。这项技术结合了计算机视觉算法与机械臂控制策略,大大提升了工业自动化生产线上的灵活性和效率。
  • Halcon
    优质
    Halcon机器视觉是一款高性能的工业图像处理和机器视觉软件工具包,广泛应用于自动化检测、机器人导航等领域,提供全面的算法库以解决复杂的视觉任务。 对于机器视觉基础的学习者来说,《Halcon软件》是一个不错的参考内容。
  • 双目重建方法
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    本研究探索了利用双目视觉技术进行精确三维重建的方法,旨在提高物体或场景在数字化过程中的真实感与细节表现力。通过优化算法实现高效、准确的空间数据获取和建模能力,为计算机视觉领域提供新的解决方案和技术支持。 基于双目视觉的三维重建包括以下基本步骤:1、稀疏点匹配与重建(无图像校正);2、稀疏点匹配与重建;3、密集点匹配。