天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。

与世界各大机器人公司如：库卡、A B B、等均保持着紧密的战略合作关系，视觉三维测量，公司的产品广泛的应用到了全世界的各行各业。如：点焊、焊接、切割、搬运、打磨、喷涂、装配的机器人系统和自动化专机的应用。为用户解决方案、给您贴心的服务。

采用统计过程控制的方法并不能保证零缺陷，尽管品质的不合格率已采用PPM的方法进行统计，但是，对于顾客来说，三维视觉测量，购买到一件不合格品，就足以放弃对企业的信心，从而让企业失掉顾客的忠诚度。保证实现零缺陷的方法是人人都能想到，但却不敢尝试的古老的方法，即100全数检验。在精益的思维模式下，不但产品不良是一种浪费，设置专职检验人员同样是一种浪费，因为就算一件产品经过100次检验，也不会使产品获得更多的增值，不会因此让顾客掏出更多的***。这样的结论让我们陷入两难境界，作业人员没有时间实施检验，不然，制造的工作由谁承担？再说，产品的质量靠工人自检来判断，总是不太放心。一般来说，发现问题是解决问题的步，接下来，我们应该继续追究产生问题的根本原因

。为什么工人没有时间检验？因为检验的时间太长，将影响制造进度；为什么检验时间太长？因为测量产品时的测量基准***和调整量具是一件耗时的工作；那么，问到这里，我们已经接近答案了，如果我们能够设计快速检验的量具，在不耽误作业时间的情况下完成检验工作如何。为什么工人自检的结果不让人放心，继续问下去，你将得到结论；人为的差异是不好控制的因素，因此我们应该利用某种装置替代人工的判断。

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。视觉系统获得具有实际模式的二维图像，记为I（x，y）。存储在计算机内存中具有同样模式的参考图像（即模板）记为本文只考虑二维图像变化为刚性变化的情况。点集P、Q定义为其中点集P{p1、p、…pm}表示参考图像W的数据，Q{q1、q2、…qn}为经过仿射变换（如平移、旋转、缩放等）的图像I数据。本文假设图像I和模板W中心重合，则P与Q之间的关系可以通过公式（1）求得其中s是两幅图像的放大缩小比例系数，θ是旋转角度，视觉测量，?x、?y分别是沿X轴，Y轴方向的位移偏移量。特征提取步骤为：首先对图像重采样，使得其宽度和高度是2的幂次方，然后进行小波变换得到矩阵X，将X化得到图像特征矩阵Y。其中X=［x1，…，xn］T为低分辨率的小波系数组合成的矩阵，机器视觉测量，均值μ，方差σ，矩阵Y=［y1，…，yn］T为模式训练算法获得图像特征矩阵后，对特征进行RBF网络学习训练，如图4所示。具体如下：对RBF中心的学习采用了模糊聚类算法（1）选取群数M（2≤M≤N）及指数型权重r（1≤r≤∞）。

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　机器视觉系统不仅可以获取信息，并且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于装配***、产品质量检测、产品识别、产品尺寸测量等方面。

　　机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的***工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

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