工业3D检测的十大传感器品牌用哪个品牌更好，有人了解吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2024-03-15 08:45 标签： 十大传感器品牌
学PLC还是学机器视觉？这是许多人在选择学习方向时经常面临的困惑。虽然两者都是现代工业自动化领域中重要的技术，但它们有着不同的应用和发展前景。我们将探讨学习PLC和学习机器视觉的优势和劣势，帮助读者更好地决定自己的学习方向。无论你是想成为一名优秀的自动化工程师，还是希望在工业界找到更好的就业机会，本文都将为你提供一些建议和参考。1、学PLC还是学机器视觉嘿，朋友们！今天我们来聊一聊一个很热门的话题——学PLC还是学机器视觉。这可是个让人纠结的问题，毕竟两者都是非常有前途的技术领域。让我来帮你分析一下吧！让我们来看看PLC（可编程逻辑控制器）。PLC是一种用于自动化控制的电子设备，广泛应用于工业生产中。它可以接受输入信号，然后根据预设的程序进行逻辑运算和输出控制信号。学习PLC可以让你了解到自动化控制系统的基本原理，掌握PLC编程技巧，还能学习到工业生产流程的优化和调试。这对于那些对工程技术感兴趣的人来说，是一个非常不错的选择。机器视觉也是一个非常吸引人的领域。机器视觉是利用计算机视觉技术，使机器能够像人一样“看见”和“理解”图像。学习机器视觉可以让你掌握图像处理和模式识别的技术，这在很多领域都有广泛应用，比如机器人、无人驾驶、医疗影像等等。如果你对计算机科学和人工智能感兴趣，那么学习机器视觉绝对是一个很酷的选择。那么，到底该学哪个呢？其实，这要看你的兴趣和职业规划。如果你对工程技术、自动化控制感兴趣，那么学习PLC会给你提供更多的就业机会。因为PLC在工业生产中的应用非常广泛，需求量也很大。PLC的学习曲线相对较低，相对容易上手。如果你想尽快找到一份工作，学习PLC可能更适合你。如果你对计算机科学、人工智能和图像处理感兴趣，那么学习机器视觉可能更适合你。机器视觉是一个新兴的领域，未来的发展潜力巨大。虽然学习机器视觉的门槛相对较高，但是一旦掌握了相关技术，你将会成为非常抢手的人才。学习PLC还是学机器视觉，取决于你的兴趣和职业规划。如果你对工程技术和自动化控制感兴趣，那么学习PLC是个不错的选择。如果你对计算机科学和人工智能感兴趣，那么学习机器视觉可能更适合你。无论你选择哪个，都要保持学习的热情和持续进步的态度，相信你一定能在这个领域取得成功！加油！2、学plc还是学机器视觉设计好学PLC还是学机器视觉设计好？嘿，大家好！今天咱们来聊聊学PLC还是学机器视觉设计哪个更好。这可是个不容易的选择，就像是问你是要吃饭还是要喝水一样。咱们来看看PLC。PLC是可编程逻辑控制器的缩写，也可以叫做可编程控制器。它是一个电子设备，用来控制工业自动化系统。学PLC可以让你了解工业控制系统的原理和运作方式。你可以学习如何编写程序，控制各种各样的设备，比如机器人、传送带和流水线。这个领域有很多机会，尤其是在制造业方面。如果你对机械和自动化感兴趣，学PLC绝对是个不错的选择。学机器视觉设计也是个不错的选择。机器视觉设计是指利用计算机视觉技术，让机器能够“看”和“理解”图像。这个领域有很多应用，比如品质检测、物体识别和自动驾驶。学机器视觉设计可以让你了解图像处理算法和机器学习技术。你可以学习如何设计和实现一个智能系统，让机器能够准确地识别和分析图像。如果你对人工智能和计算机视觉感兴趣，学机器视觉设计绝对是个不错的选择。那么，到底该怎么选择呢？其实，这取决于你的兴趣和职业目标。如果你对工业自动化和控制系统感兴趣，学PLC是个不错的选择。你可以在制造业或工程领域找到很多机会。如果你对计算机视觉和人工智能感兴趣，学机器视觉设计是个不错的选择。你可以在科技公司或研究机构找到很多机会。如果你有时间和精力，学习两个领域也是个不错的选择。学习PLC和机器视觉设计可以让你拥有更广泛的技能和知识。你可以在不同的领域找到更多的机会。学PLC还是学机器视觉设计好？这个问题没有绝对的答案。重要的是选择适合自己的领域，追求自己的兴趣和激情。无论你选择哪个，只要你努力学习和实践，你一定会取得成功！好了，今天的分享就到这里。希望对你有所帮助。记得要选择适合自己的领域，不要盲目跟风。加油，朋友们！3、学plc好还是学机器人编程好学PLC好还是学机器人编程好？这可真是个让人纠结的问题啊！我得说，这两个领域都有它们各自的优势和魅力。咱们来一起探讨一下吧！咱们来看看PLC（可编程逻辑控制器）。学PLC的好处可不少哦！PLC在工业控制领域可是个大佬。学了PLC，你就能驾驭各种自动化设备，像是生产线、机械设备等等。这不仅能提高生产效率，还能减少人力成本。而且PLC的编程相对来说比较简单易懂，不需要太高的数学基础，有点儿像搭积木一样。如果你对机械、电气有兴趣，学PLC绝对是个不错的选择。机器人编程也是个不可忽视的领域。学机器人编程，你就能与机器人成为好朋友，让它们为你工作。机器人编程涉及到很多方面，比如机械设计、传感器应用、计算机视觉等等。这个领域发展迅猛，未来可是有无限可能的。而且，机器人编程的学习过程也是挺有趣的，你可以通过编写代码来控制机器人的动作，实现各种酷炫的功能。如果你对科技、创新感兴趣，学机器人编程绝对能给你带来无限的乐趣。学PLC和学机器人编程并不是非此即彼的选择。其实，这两个领域是相辅相成的。毕竟，PLC在很多自动化设备中都需要机器人来配合工作。如果你有机会，不妨两者都学一学，这样你就能在工作中更加全面地发挥你的技能啦！学PLC好还是学机器人编程好？其实，这个问题没有绝对的答案。每个人的兴趣和发展方向都不一样，所以选择要根据自己的情况来决定。无论你选择哪个，都要保持学习的热情和持续进步的态度。只有不断学习、不断探索，才能在这个快速发展的科技时代中立于不败之地！希望我的观点能给你一些启发，祝你在学习PLC或机器人编程的道路上取得巨大的成功！加油！
从机器视觉的角度，由简入繁从相机标定，平面物体检测、有纹理物体、无纹理物体、深度学习、与任务/运动规划结合等6个方面深度解析文章的标题。首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：1. 物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；2. 位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；3. 相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：一. 相机标定这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱；外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿A_i 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化E_i 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。这样，我们就可以得到一个坐标系环 CX=XD这种结构的求解有很多方法，我这边给出一个参考文献：Shiu, Yiu Cheung, and Shaheen Ahmad. "Calibration of wrist-mounted robotic sensors by solving homogeneous transform equations of the form AX= XB."ieee Transactions on Robotics and Automation 5.1 (1989): 16-29.而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个AX=XB 的坐标环。二． 平面物体检测这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的(x,y,θ)T 三自由度位姿即可。另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿(x,y,z,rx,ry,rz)T 估计也就成了机器视觉的研究热点。三．有纹理的物体机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点：Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110.具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。四． 无纹理的物体好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod：Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。五．深度学习由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。在 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。如 周博磊 所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇：Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。六. 与任务/运动规划结合这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。举个例子：我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。END文章来源：机械工程师精英关注机械学霸小程序，获取资源更直接！免责声明：本文系网络转载，版权归原作者所有。如涉及版权问题，请与机械学霸联系，我们将第一时间协商版权问题或删除内容。

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