[发明专利]一种机器视觉检测试验的教学方法在审

专利信息
申请号: 201811388234.2 申请日: 2018-11-21
公开(公告)号: CN109272851A 公开(公告)日: 2019-01-25
发明(设计)人: 叶大鹏;黄镇雄;刘浪;李国建;崔蕴涵;洪伟;王云城 申请(专利权)人: 福建农林大学
主分类号: G09B25/02 分类号: G09B25/02;G09B19/00
代理公司: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 蔡学俊
地址: 350002 福*** 国省代码: 福建;35
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 机器视觉 试验 上位机 识别区 机械手 标定图像 下位机 机器视觉检测 机器视觉识别 图像采集装置 教学平台 图像 标定 虚拟 标准标识 操作结果 操作界面 操作目标 操作位置 图像编辑 界面处 目标物 教学设备 教学 判定 通讯 学生
【说明书】:

发明提出一种机器视觉检测试验的教学方法,使用的教学设备包括可相互通讯的上位机和下位机;上位机处设有虚拟教学平台;下位机处设有识别区、机械手及图像采集装置;虚拟教学平台设有机器视觉界面;上位机从图像采集装置处获取识别区图像并显示于机器视觉界面处;机器视觉界面还带有标定操作界面;当进行试验时,试验人员对识别区图像编辑生成标定图像,标定图像内按机器视觉标准标识出待操作目标物及操作位置,上位机以机器视觉识别标定图像,并控制下位机机械手对目标物进行相应操作,试验人员以机械手的操作结果来判定试验人员对识别区图像的标定是否符合机器视觉标准;本发明所述产品能让学生通过试验对机器视觉识别图像的机制有更好理解。

技术领域

本发明涉及教学器具技术领域,尤其是一种机器视觉检测试验的教学方法。

背景技术

机器视觉可以让机械手自动识别要操作的目标,但需要有符合机器视觉规范的图像供机器识别,由于图像需满足一定规范,如能有相应的教学器具,将有助于学生理解机器视觉的规范需求。

发明内容

本发明提出一种机器视觉检测试验的教学方法,能让学生通过试验对机器视觉识别图像的机制有更好理解。

本发明采用以下技术方案。

一种机器视觉检测试验的教学方法,所述教学方法使用的教学设备包括可相互通讯的上位机和下位机;所述上位机处设有虚拟教学平台;所述下位机处设有识别区、机械手及图像采集装置;所述虚拟教学平台设有机器视觉界面;上位机从图像采集装置处获取识别区图像并显示于机器视觉界面处;所述机器视觉界面还带有标定操作界面;当进行机器视觉检测试验时,试验人员对识别区图像进行编辑以生成标定图像,所述标定图像内按机器视觉标准标识出待操作目标物及操作位置,上位机以机器视觉识别标定图像内的待操作目标物和操作位置,并控制下位机机械手对目标物进行相应操作,试验人员以机械手的操作结果来判定试验人员对识别区图像的标定是否符合机器视觉标准。

所述上位机以串口通讯控制下位机的机械手。

所述串口通讯按预设的固定通讯格式进行数据包收发。

所述机械手为龙门式机械手,所述上位机对下位机的机械手操作基于笛卡尔坐标进行。

所述虚拟教学平台还设有机械手手控界面;试验人员可通过机械手手控界面对下位机机械手进行手动控制。

所述标定操作界面可对识别区图像进行的编辑操作包括图像畸变标定、图像滤波处理、目标物边缘坐标提取、目标物形心坐标提取。

所述目标物为矩形块。

所述机械手在X轴方向上以两个X轴丝杆驱动;所述图像采集装置为工业相机;所述工业相机支撑于两个X轴丝杆间。

所述工业相机处设有补光光源。

本发明的教学意义,在于让学生能通过制作与机器视觉兼容的标定图像,从而理解机器视觉对图像规范的需要,从而对图像的机器识别有更深刻的了解。

本发明可让学生直观地对机械手设备进行观察,并且在生成标定图像后,能让教学设备直接按标定图像进行操作,以验证学生的标定编辑是否符合机器视觉需求,从而让学生更直接地对机器视觉的相关知识点进行掌握。

本发明还能让学生通过手控界面来控制机械手,有助于让学生直观地了解机械手的作业方式,并能在识别标定图像失败后,快速地对机械手进行复位。

本发明的工业相机支撑于两个X轴丝杆间,不随机械手移动,这样可为远程端的学生提供更好的观察视野,有助于提升教学效果。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细的说明:

附图1是本发明的机器视觉界面的示意图;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于福建农林大学,未经福建农林大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811388234.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top