【摘 要】
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摘要:随着近些年来社会经济的快速发展,各种新型的科学技术层出不穷,为我国社会的稳步建设打下了坚实的基础,在这些科学技术之中产生了许多相应的科学进步产物。 AGV就是近几年来应用范圍最为广泛的代表性产物之一。该产物主要是应用于电磁或者光学自动引导设备和运输设备组装而成,具有着较高的保护性能和运输性能的运输车辆。虽然其科学性较强应用范围较广,但是也存在着一定的缺陷,例如其运行过程中预先设计的路径并不可以更改,所以机动性和灵活性相对较差。本文主要针对AGV定位方法展开分析,基于机器视觉定位方法进行研究。改变了传
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摘要:随着近些年来社会经济的快速发展,各种新型的科学技术层出不穷,为我国社会的稳步建设打下了坚实的基础,在这些科学技术之中产生了许多相应的科学进步产物。 AGV就是近几年来应用范圍最为广泛的代表性产物之一。该产物主要是应用于电磁或者光学自动引导设备和运输设备组装而成,具有着较高的保护性能和运输性能的运输车辆。虽然其科学性较强应用范围较广,但是也存在着一定的缺陷,例如其运行过程中预先设计的路径并不可以更改,所以机动性和灵活性相对较差。本文主要针对AGV定位方法展开分析,基于机器视觉定位方法进行研究。改变了传统AGV的设计路径和定位方法,希望能够为相关技术人员技术革新提供思路与方向。
关键词:AGV,机器视觉,定位算法
一、AGV定位方法优化的必要性
传统的AGV定位方法虽然具有着一定的稳定性,但是总体来说只能根据预先设计好的路径进行引导,通过从外线和超声波传感等等无线传感器对位置进行测定,以此来形成位置的定位,但是该种方法灵活性较差,综合性不强,无法改变路径,导致应用效率较差。所以必须对传统的AGV定位方法进行优化与升级,才能够适应时代的发展以及企业改革的要求,提高企业的生产质量,本文主要通过设计具体位置方向信息和路端路径进行升级,希望能够对传统的AGV定位方法进行优化。
二、基于机器视觉的AGV定位设计
2.1数字化标签设计
首先若是想完成AGV定位设计的优化与升级,可以从多方面入手,其中最重要的工作环节就是数字化标签设计的优化与升级,基于机器视觉进行数字化改革,首先就是数字化标签的外部环境,一般来说 AGV自由路线是通过图像传感器和传感技术以及数据传输技术实现数据的采集和输送,通过图像传感器来识别整个运输设备的外部环境,将这些外部环境形成图像,由传感器整合成为数据,进行数据反馈。另一方面则是a的图像采集和处理系统。采集和处理系统能够实现外部图像信息与整个信息数据库中的信息比对,以此来确定自身行驶位置和行驶方向的准确性,通过对形势准确性进行判断,可以进行后期的宏观调控,同时捕捉运动的轨迹,之后还能够进行数据收集,即便是按照前期设定好的路径前进,但是出现突发问题的时候,后期更改也比较便捷,这种技术能够改变传统AGV运行中存在的困难,但是也具有着一定的缺点,那就是实习性较差。无论是改变时数据库的构建还是数据对比,都需要较为先进的信息数据技术以及相应的配套设备,所以在进行标签设计的时候,要根据实际情况建立不同的环境图像数据库,并且不断的进行后期的调整,进行数据的更新,这样才能够真正意义上的实现数字标签化的改变。
2.2基于机器视觉的图像采集
AGV为视觉传感器需要依托于传感技术和灵敏传感器来实现自身的功能,当然要是想基于机器视觉进行改进就必须要明确传感器的功能性特点,然后有针对性的进行优化,现阶段可以选择功能性较强的工业数字照相机,这种相机的曝光性和帧数识别率较高,能够满足实际使用过程中的传感需求,同时该种工业相机的操作较为简便,可以简单的设定曝光的时间,这样才能够在AGV运输设备传输运动的过程中保障图像的清晰度,为后期数据的对比和环境的分析提供保障。应用图像采集分析功能为路况的处理和路径的设计进行优化使整个图像处理的工作流程更加的便捷,同时在提高工作效率的时候,还能够保障图像的清晰度。传统的图像采集技术在温度较高或者较低时,温差会导致自身的图形出现紊乱。很容易偏蓝或者偏黄,所以应用图像处理技术对图像进行优化,不断的进行工作上的调整,使色温调至合适的位置,这样才能够确保图像采集工作的工作质量。
三、基于机器视觉的定位算法
3.1自动曝光设计算法
因为在快速运动的过程中,如果自动曝光的设计算法无法满足使用的需求,那么所提供的图像采集结果必然无法满足后续路径设计和路径分析的使用需求,所以必须在AGV运动的时候对摄像机进行数据调整,应用先进的设计算法,保障成像的质量。一般来说,所应用到的设计算法需要对摄像机的快门时间进行调控,普遍设置的速度为65MS以上。这样的速度能够适应AGV的运动环境,同时在运动的过程中环境的光照变化较为明显,如果没有提前进行技术防范,很有可能导致采集到的图像信息较为模糊,这时就应该对快门的自动曝光设计进行优化。根据外部环境的色温变化和运动变化进行宏观的调控。普遍情况下初始设计的时间为15MS,后续根据使用需求对快门的拍摄时间进行调节,然后根据调整好的快门拍摄图像进行后期处理,就能够得到相应的工作参数以及成像质量,只需要对这些数据参数进行分析,就能够进行有机的调整,保证后续的拍摄工作质量最佳。
3.2角度与内容的识别
AGV角度的识别也需要通过数据中心进行分析与计算,在实际计算的过程中,精准的计算出标签的偏准角度,然后对偏转角度进行顺时针的旋转,保证其与图像的边缘时刻处于平行或垂直的状态,这样才能够将不可抗力的影响因素有机的规避,保证整个工作过程中的水平,同时还要根据可能出现的内容识别错误问题进行应急预案的制定,保障标签角度识别工作稳定进行。
四、结束语
综上所述,AGV是近些年来应用较为广泛的一种运输设备,必须要基于机器视觉对其定位方法进行研究与分析,优化工作质量,才能够满足实际使用的需求,提高工作效率,为工业的发展作出保障。
参考文献
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