iRVision相机固定方式详解：助力机器人视觉

"该资源是一本关于使用Python进行人工智能学习的英文原版书籍，特别适合Python初学者提升编程技能。书中介绍了如何运用FANUC机器视觉系统iRVision，包括照相机的不同固定方式以及iRVision的offset补偿和检测方式等核心概念。" 在FANUC机器视觉系统iRVision中，照相机的固定方式对于机器人自动化操作至关重要。主要分为两种： 1. **固定照相机 (fixed camera)**: - 优点：在机器人运行过程中可以持续拍摄，简化了电缆布置，且支持Tool frame offset（工具坐标系偏移），使得机器人能够根据检测结果调整动作。 - 缺点：检测区域固定，无法随着机器人移动而改变。若相机与机器人相对位置发生变化，如受到外部因素影响，需重新进行camera calibration（相机校准）。 2. **照相机固定在机器人上 (robot-mounted camera)**: - 优点：检测区域随机器人移动而变化，扩大了整体检测范围，允许使用更大的照相机焦距，从而提高检测精度。此外，这种方式易于扩展检测功能。 - 缺点：机器人在拍照时需要停止运动，同时需要注意避免光源被机器人或周边设备遮挡，还要留意相机连接电缆的磨损问题。 此外，iRVision提供了多种offset补偿和检测方式，适应不同的应用需求： - **Offset补偿分类**： - **用户坐标系补偿(UserFrameOffset)**：机器人在用户坐标系下，根据Vision检测结果自动补偿抓取位置的偏移。 - **工具坐标系补偿(ToolFrameOffset)**：在工具坐标系下，通过Vision检测目标相对于初始位置的变化，自动补偿放置位置。 - **测量方式分类**： - **2D单视野检测(2DSingle-View)**：适用于检测平面上的目标，仅计算XY轴位移和Z轴旋转角度R。 - **2D多视野检测(2DMulti-View)**：扩展了2D单视野检测，能处理更复杂的场景。 - **2.5D单视野检测(2.5DSingle-View/Depalletization)**：除了2D检测的功能外，还能检测Z轴方向上的高度变化。 - **3D单视野检测(3DSingle-View)**和**3D多视野检测(3DMulti-View)**：全面的3维检测，跟踪目标的全方位位移和旋转。 了解并正确选择这些特性对实现高效精准的机器人视觉系统至关重要，因为它们直接影响到检测的准确性和机器人的工作流程。上海诣谱自动化装备有限公司提供的iRVision操作手册提供了详细的操作指南，帮助用户更好地理解和应用这些技术。