瑞安印象设计_瑞安视觉定位

目录：

• 1、视觉定位相机具体的作用？
• 2、怎样学习视觉定位？
• 3、视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点？
• 4、视觉定位系统为什么3点定位比2点定位好？
• 5、无人机怎样进行视觉定位
• 6、机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？

视觉定位相机具体的作用？

在定位类项目中，相机起到引导的作用，好比说人要抓取某个东西，首先要看到某个东西。现在工业上使用的工业相机以CCD相机为主，成像清晰，传输稳定，相机读取到的图像是像素坐标，经手眼标定后便可以转化为机械手坐标，实现抓取。另外对于移动物体的定位，需要工业相机的帧率尽可能高，曝光时间尽可能低，因此增加高亮度光源以增加图像亮度，算法方面，单帧图像处理时间不要超过50ms(这也取决于移动物体的定位精度)

怎样学习视觉定位？

可以看一些关于视觉算法方面的书吧，视觉定位只是视觉应用的一种。

视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点？

视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。

首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。

不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。

视觉定位系统为什么3点定位比2点定位好？

一般视觉定位类的算法原理都是矩阵的转换，本质是坐标系的转换，Ax=B，在求解x的过程中，需要用到求解伪逆矩阵，用到最小二乘解。参数越多，其求解更精准，拟合误差也就变小。上升到应用层，定位点越多其求解结果更准确。

无人机怎样进行视觉定位

无人机的视觉定位系统主要用在室内，当GPS信号没有或者不够的时候视觉定位可以让无人机稳定的停留在低空中，所以是有一定的高度限制的。通常4米以下。视觉定位部位部件会通过无人机下方的某个区域的图像进行检测然后锁定，然后无人机可以在低空停留的水平面稳定地飞行停留在某低空中。高度固定则是靠声波定位，水平定位主要是通过视觉定位实现。

无人驾驶飞机简称“无人机”，英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞行器。无人机实际上是无人驾驶飞行器的统称，从技术角度定义可以分为：无人直升机、无人固定翼机、无人多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机这几大类。与载人飞机相比，它具有体积小、造价低、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力较强等优点。由于无人驾驶飞机对未来空战有着重要的意义，世界各主要军事国家都在加紧进行无人驾驶飞机的研制工作。

无人侦察机可以深入阵地前沿和敌后一二百公里，甚至更远的距离。它依靠装在机上的可见光照相机、电影摄影机、标准或微光电视摄像机、红外扫描器和雷达等设备，完成各种侦察和监视任务。一般来说，一架无人机可携带一种或几种侦察设备，按预定的程序或地面指令进行工作，最后将所获得的信息和图像随时传送回地面，供有关部门使用；也可以将获得的所有信息记录下来，待无人机回收时一次取用。随着高新技术的发展和应用，无人机上的设备性能也在不断提高，同时还增加了一些新的装备，应用范围进一步扩大。

如装备全球定位系统（GPS）后，无人机可与侦察卫星和有人驾驶侦察机配合使用，形成高、中、低空，多层次、多方位的立体空中侦察监视网，使所获得的情报信息更加准确可靠。

机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？

视觉定位类项目通常结合机器人学，轴组运动学控制，常常使用仿射变换，几何学，手眼标定等算法，在数学原理层面要熟悉常用的矩阵转换公式，几何平面学公式等。追求的是高精度定位效果，通常定位抓取精度在0.01mm。应用场景包括2D定位，3D无序定位抓取等。需要对自动化设备，机器人学等十分了解。机器视觉检测通常指的是目标检测和缺陷检测，在工业上，需要对CCD传感器得到的图像做图像处理找到某些缺陷，在算法层方面需要掌握Blob分析，预处理算法，边缘提取等，偏重于图像处理本身。在计算机视觉方向，视觉检测还有目标检测，通常用卷积神经网络实现对目标的检测和分类，比如说现在的人脸识别，自动驾驶等。综合以上，机器视觉定位更偏向于视觉算法和自动化结合，视觉检测更注重于图像算法本身。

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