#智慧工廠 #機器視覺 #結構光 #數位微鏡器件DMD
【下手精準,進場俐落】
在工業環境中,每天需要處理不同形狀、尺寸、材料和光學特性 (如:反射比、吸收等) 的零件。這些零件必須以特定的方向挑選和放置,然後進行加工——將這些零件隨機從存放的環境 (容器或其他) 中自動挑選並放置的活動通常被稱為「箱揀」,這對機器人末端執行器 (一種連接到機械臂末端的設備) 構成挑戰。它需要準確地知道要抓取物體的 3D 位置、尺寸及其方向。
為了做到在箱子外壁和箱內其他物體周圍準確導航,機器人的機器視覺系統除了需要獲取 2D 相機資訊外,還需要獲取深度資訊。對於箱揀來說,捕獲物體 3D 影像的難題可以由結構光技術解決。基於結構光技術的 3D 掃描器/相機透過將一系列圖案投射到被掃描的物體上,並用相機或感測器來捕獲圖案失真。然後以三角剖分演算法計算資料並輸出 3D 點雲,再由影像處理軟體計算物體位置和機械臂的最佳進場路線。
DLP 技術透過安裝在半導體晶片頂部的微鏡矩陣 (也稱為數位微鏡器件,DMD) 提供高速圖案投射能力。DMD 上的每個圖元表示投影圖像中的一個圖元,並允許圖元精確圖像投影。將由 DLP 驅動的結構光技術用於箱揀之優勢包括:抗環境光照能力強、無活動部件、即時 3D 圖像採集、投影圖案的高對比和高解析度、適用於物體參數以及加快開發時間等。儘管機器人提供較高的重複性,但在非結構化環境中,箱揀需要精確性。
因為在這種環境下,每次從儲存箱中取出一個物體時,所揀選的物體的位置和方向都會發生變化。成功應對這一挑戰需要可靠的製程——從機器視覺到計算軟體,再到機器人的靈巧性和抓取器。使所有東西協同工作可能耗時甚久,而 DLP 技術評估模組能將結構光快速植入機器視覺工作流程。如此一來,機械臂可「看到」物體並計算出最佳進場路線,使其避開非結構化和不斷變化的環境障礙物,進而從箱中挑選出物體。
延伸閱讀:
《利用 TI DLP 技術驅動結構光系統實現箱揀精度》
http://compotechasia.com/a/tech_application/2019/1209/43535.html
#德州儀器TI #DLP #LightCrafter4500 #Halcon #HDevelop
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鏡射矩陣特性 在 Re: [中學] 關於高中矩陣的觀念- 看板Math - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《wulongde (阿勒)》之銘言:
: 各位大大們好
: 小弟剛剛備課的時候看到講義有寫一個矩陣觀念
: 就是"鏡射矩陣*旋轉矩陣必為鏡射矩陣"
: 但這本講義卻沒提到相關證明
: 無奈google許久都還是找不到解答
: 所以只好上來跟大大們請教,這個觀念是可以證明的嗎?
: 還是只要用概念說明即可?
: 願意以稅前200P幣作為謝禮,麻煩各位大大們指點了
: 感謝0rz
這200P幣我要了
數學的結果當然是要證明的
但是也可以直接想出來,
先旋轉再鏡射 或者 先鏡射再旋轉
效果就是將鏡射線做旋轉後的新鏡射效果
因為鏡射相當於把圖形反面
正面與反面是不同的
而旋轉不會改面正反面的特性
設鏡射直線與+x軸夾角度k,旋轉a
先旋轉再鏡射
[cos(2k) sin(2k)][cosa -sina]
[sin(2k) -cos(2k)][sina cosa]
= [cos(2k-a) sin(2k-a)] 此為新鏡射矩陣
[sin(2k-a) -cos(2k-a)]
新鏡射線與x軸夾角為k - a/2
先鏡射再旋轉
[cosa -sina][cos(2k) sin(2k)]
[sina cosa][sin(2k) -cos(2k)]
= [cos(2k+a) sin(2k+a)] 此為新鏡射矩陣
[sin(2k+a) -cos(2k+a)]
新鏡射線與x軸夾角為k + a/2
命題得證
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