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1、图像处理与激光测量技术image processing and laser sensor systems机器人视觉 roBot-Vision三维方位确定 3D Position RecognitionVmt 3d二维方位确定 2D Position RecognitionVmt 2d机器人引导 roBot-guidance轨道矫正 Path CorrectionVmt BK 位置控制 Position ControlVmt rp 拆垛与堆垛 Depalletizing/PalletizingVmt d/p机器视觉 machine-Vision字符识别 Character/Code Recogn
2、itionVmt ocr 完整性检测 Completeness CheckVmt is 型号识别 Type RecognitionVmt is 有效性检测系统 Validated Control SystemVmt is/V 粘贴检测 Adhesive InspectionVmt acs 几何形状检测 3D Contour CheckVmt geo刹车盘安装的正确性和完整性检测轿车车门上的胶条检测使用视觉导向机器人从已喷涂油漆的车壳上拆车门Vmt机器视觉技术 image processing system企业概况 The CompanyVmT 提供完整的图像处理和激光传感器系统，应用于 从汽车
3、制造到医疗制药的几乎所有工业领域。高度专 业化的VmT工程团队在工业用图像处理领域有着20年 以上的工作经验。 市场 The markeTs 整个汽车行业，及其相关的配件商 工业自动化设备供应商、机器人制造商和 系统集成商 机械制造与处理设备供应商 医药行业，医疗技术和食品行业 冲压车间 铸造车间 家用电器制造商供货大纲 The supply program可与已有的或新引进的处理设备集成在一起的图像 处理系统或激光传感器系统。 二维和三维的机器人视觉导向 机器人位置控制 机器人轨道矫正 几何形状检测 在线测量 完整性检测、安装控制及型号识别 清晰字符和条形码识别 医药工业的有效性系统符合FD
4、a 标准21CFr part 11 粘贴检测服务项目 The serViCe program经验丰富的工程师、技术员及机械安装工将负责系统 的安装和调试，并培训您、您的员工及您的客户。高度专业和认真负责的前期、现场测试工作将由我们 来完成，以便给您提供一个坚实的投资决策基础。使用视觉导向机器人进行曲柄轴箱的拆卸ip65防护等级的保护壳内的摄像头（无硅，VmT 标准）带工用保护壳的可旋转式摄像头视觉系统控制柜(紧凑型)适于喷涂环境的带可控防护前盖的摄像头视觉系统控制柜摄像头样式 camera Versions系统样式 system Versions三维机器人视觉 3d roBot Vision
5、with Vmt 3d三维空间中对工件和组件进行无接触式的方位识别，从而实现对加工单元、组装单元和机器人 的控制系统的核心是一个具有学习功能的神经元网络，它通 过对检测标记点的特征模板来进行学习，以至于系统 可以识别任意的特征标记或边缘特征。 通过不断增加该模板的更多的不同实例，使得系统可 以达到很高的识别率。当环境不稳定或图像背景变化 时，通过简单的优化学习就能解决问题。 系统软件有一个流行的直观操作界面，使用者并不需 要有有任何的计算机编程方面的知识。系统操作简单，一般来说用户只要1到2天的培训就可 以了解系统的应用。 作为自动控制系统中的一个集成单元，VmT 3D 运行稳 定、可靠。当出
6、现异常时，可以利用统计数据和自带 的辅助工具来对干扰进行分析，并排除干扰源。 无论是对原车壳、已电镀车壳、已喷漆或未喷漆车壳均适用； 检测、监控、型号识别以及喷涂检查均应用同一个系统； 多个对象同时测量时，对每个对象单独应用参考坐标系以利于得到更好的处理精度； 快速学习各种特征标记，在检测对象的改变上很灵活； 生成相对于参考位置的修正数据； 同样适合于复杂的应用环境，比如多变的背景； 即使某个摄像头异常或者某个特征标记被覆盖，系统仍能准确测量； 对测量结果进行有效性验证，避免机器人和车壳的碰撞； 精确测量工件上的组成部件的相对方位； 自动的图象存储功能缩短了系统调试和优化的时间； 无间断的记录
7、：全部的系统内部活动记录和现场操作记录、机器人接口的通讯记录； 可以周期性地对机器人工具进行检测（机器人检测）； 可同时与多个机器人进行通讯（标准的协议，所有制造商）； 无需辅助工具就可以对摄像头进行有保护的重标定或重调整； 可选：在离线模式下对新添模板的学习或对已有模板的优化。完整的喷涂生产线，摄像头导向机器人操作界面：4摄像头图像实际应用中的一些实例这里所介绍的几个实际项目中的灯光或照明方案都是针对具体检测任务而特别定制的，它们是整个系统实现稳定 识别的重要基础。车窗边缘胶带的检测 application of tape on window flange任务： 在对车身涂漆之前，用胶带对车
8、窗截口的黏贴部分进 行覆盖：测量出车壳的相对方位来矫正机器人的运行 轨道。 节奏周期：约1秒/车壳要求： 精度要求：1毫米 不同的车身颜色. 无孔状的特征标记车顶的缝隙密封 application of roof seam sealing任务： 在车顶的缝隙处涂抹密封材料：测量出车顶部分的相 对方位来矫正机器人的运行轨道。 节奏周期：小于1.5秒/车壳要求： 不同的车身颜色 不同的车型号 无孔状的特征标记胶带覆盖前的车窗顶部密封特制摄像头保护盒，前盖可控制开合胶带覆盖后的车窗机器人手臂摄像头在窗玻璃安装时的机器人导向任务： 对底盘、驾驶室、车轮空档进行密封：测量出车壳的 相对方位来矫正机器人的
9、运行轨道。 节奏周期：约1秒/车壳要求： 精度要求：1毫米 每个应用单元有18种不同类型的驾驶室后门上车窗玻璃安装 pane assemBly on rear doors任务： 车后门的车窗玻璃安装：安装前分别测量左右车门以 及窗玻璃的相对方位来矫正机器人的运行轨道。 节奏周期：约2秒/窗玻璃要求： 精度要求：0.4毫米 同一条生产线上不同的车型（长、高） 各种颜色的车门底盘防护 application of platform coating and stone protection任务： 轿车底盘防护：测量出车壳的相对方位来矫正机器人 的运行轨道。 节奏周期：约1秒/车壳要求： 精度要求：1
10、毫米 长度有很大差别的各种车型卡车的驾驶室和底盘的缝隙密封 seam sealing on the floor and interiorof trucK caBines轿车内部的缝隙密封 seam sealing in the interior of automoBile Bodies任务： 对轿车内部的缝隙进行密封：测量车身的相对方位来 矫正机器人的运行轨道。 节奏周期：约1秒/车壳要求： 精度要求：1毫米 同一条生产线上的不同车型 多个机器人协同工作车身方位识别 recognition of Body position任务： 对底盘以及车轮空档部位的缝隙进行密封：测量机器 人的相对方位来矫
11、正机器人的运行轨道。 节奏周期：约1秒/车壳要求： 精度要求：1毫米 同一条生产线的4种不同的车型货车上的预留安装空间 caVity preserVation at Vans任务： 门槛、后备箱、侧门、发动机箱等的预留安装空间： 测量车身、后备箱盖、侧门等的相对方位来矫正机器 人的运行轨道。 节奏周期：约2秒/车壳要求： 精度要求：1毫米 3种不同长度的车型 各种颜色的车壳汽车引擎方位确认 position recognition of engines (type plate stamping)任务： 自动将引擎牌安置到引擎上：按照车身位置对机器人 运行轨道进行调整。 节奏周期：约3秒/引擎要
12、求： 要求精度：1毫米 通过安装在2个不同位置的机器人手臂摄像机在三维 空间内进行定位(立体视觉) 适用于12种引擎轮胎的自动安装 automatic wheel assemBly任务： 自动在车体上安装轮胎：按照车身位置对机器人运行 轨道进行调整；确认安装孔的旋转位置以便精确安装 螺母。 节奏周期：约1秒/轮胎要求： 要求精度：0.5毫米 适用于在同一条身产线上的不同种类的车辆 刹车盘的大小和类型随车型变化而不同用已标定的机器人手臂摄像头来进行三维方位确定通过3个摄像头确定三维方位后进行车轮的装配车体的方位确定对载重卡车底盘的缝隙进行密封 platform seam sealing at V
13、ans任务： 对底盘以及变速箱内部的缝隙进行密封：按照车身位 置对机器人运行轨道参数进行调整。 节奏周期：约1秒/车身要求： 要求精度：1毫米 适用于在同一条身产线上的不同种类的驾驶室利用工作间的3D设计数据规划摄像头视野系统中的摄像头在机器人工作间里的布局视觉系统描述 system description硬件 19“工控机或紧凑型工控机 奔腾处理器；至少512 m内存；agp显示卡 pCi接口的图像采集卡（最多6通道） 通过扩展卡最多可拓宽至24通道 CCD摄像头的分辨率从768 572至1620 1220像素，也有对运动物体的逐行扫描的摄像头，或安装在保护盒内的旋转式可动摄像头 镜头的光圈
14、和焦距可调 项目专用的照明灯光 与现场plC通讯的数字输入输出卡 通讯接口：profibus, interbus，serial，ethernet，i/o，Can-Bus软件 操作系统：Windows 2000 / Windows Xp 应用软件：VmT 3D 进程控制 检测计划、检测任务的管理 记录软件 自动数据备份（可选网络） 记录检测结果并保存图像 全面检查，如测量任务和方位识别任务 密码管理并有用户报告 版本控制 访问记录和过程日志 有效、全自动的标定和校准方法 存储空间、计算结果的统计和显示 当前机器人控制中的所有标准协议 多语言操作界面 学习模块可以很方便地创建模板并生成学习子 测试
15、模块利用图象和学习子对搜索识别进行评估102d/2.5d方位确定 2d and 2.5d position recognition with Vmt 2d视觉系统为导向机器人而实现的对目标对象的位置和旋转的识别系统的核心是一个具有学习功能的神经元网络，它通过对检测标记点的特征模板来进行学习，以至于系统可以识别任意的特征标记或边缘特征。通过不断增加该模板的更多的不同实例，使得系统可以达到很高的识别率。当环境不稳定或图像背景变化时，通过简单的优化学习就能解决问题。通过有效组合各种工作于亚像素级别的搜索识别方法，使得特征标记的识别可能得到最佳的搜索识别精确度。系统软件有一个流行的直观操作界面，使用者
16、并不需要有有任何的计算机编程方面的知识；系统操作也很简单，一般来说用户只要1到2天的培训就可以了解系统的应用。作为自动控制系统中的一个集成单元，VmT 2D 运行稳定、可靠。当出现异常时，可以利用统计数据和自带的辅助工具来对干扰进行分析，并排除干扰源。 对处理单元的位置控制 对工件进行任意的旋转角度（360）和位置的搜索识别，精度可达0.1毫米；对大尺寸工件则可以分摊到多个摄像头 多步骤的搜索识别方法尽可能的提高了识别的成功率、准确度和可靠性 特征标记点的识别可以通过不同的对象标记、不同的对象以及不同的背景来学习 图像的自动存储缩短了系统调试、优化时间，从而减少了错误存档 在方位识别和检测中，工件上的特征标记的数量可以随意添加、减少或进行组合 这些应用可以通过固定的摄像头或者机器人手臂摄像头来实现 对于不同种类的机器人使用标准的协议
