概述

特种机器人视觉系统检测精度提升研究

需求详情

需求背景：对于制造商而言，长期以来质量控制系统一直依靠外观检查。传统的机器视觉系统可能无法区分缺陷类型，而相似零件之间的差异很大。可以通过AI和深度学习技术的强大功能，提供高精度的检测结果来解决此问题。与使用基于规则的视觉算法操作的计算机系统不同，由深度学习技术提供支持的机器视觉系统根据训练数据检测缺陷，使自动化的缺陷检查具有更大的灵活性和准确性，同时降低了维护成本。需求内容：需求提供特种机器人视觉系统检测精度提升研究，主要集中解决在：一、打光的稳定性，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，二、工件位置的不一致性三、标定：光学畸变标定和投影畸变的标定四、软件的测量精度最终将项目技术运用在基于BIM系统的模块化仿生爬壁机器人产品的开发上，实现建筑幕堵自动质量检测、风险分析、故隙预警、智慧管理及安全监控等功能，项目实施可打破机器人在特种场景的应用空白，助力智慧城市管理走向智能化。