Sistem visi robot umumnya terdiri dari sistem optik (sumber cahaya, lensa, kamera industri), unit akuisisi gambar, unit pemrosesan gambar, mekanisme eksekusi, dan modul antarmuka manusia-mesin. Sistem visi mesin yang paling sederhana mencakup pencitraan visual, pemrosesan gambar, dan komponen kontrol operasi.
1. Bagian pencitraan visual
Pencitraan visual juga mencakup beberapa komponen umum: sumber cahaya, lensa, dan kamera industri.
Baik sumber cahaya maupun lensa menuntut kita untuk menguasai pengetahuan optik. Metode pencahayaan yang berbeda dapat memungkinkan kamera menghasilkan gambar objek yang sama sekali berbeda; Pemilihan perbesaran lensa, panjang fokus, bidang pandang, dll. Secara langsung menentukan ketepatan pencitraan. Bagi seorang insinyur visi mesin, menguasai cara memilih lensa, cara memilih sumber cahaya, dan cara menentukan metode pencahayaan adalah keterampilan paling dasar.
Kamera industri menuntut kita untuk menguasai pengetahuan tentang optoelektronik, perbedaan antara sensor kamera, dan pengetahuan dasar pencitraan gambar, seperti kejernihan, jangkauan dinamis, bidang sudut pandang, dll., sehingga kita dapat memilih kamera yang tepat berdasarkan kebutuhan dan pemandangan. Cara tercepat untuk menguasai pengetahuan ini adalah dengan membeli DSLR entry-level untuk mempelajari hubungan antara parameter pencitraan dan pencitraan ini.
2. Bagian pemrosesan gambar
Pemrosesan gambar umumnya dipahami dilakukan pada mesin PC, tetapi pada kenyataannya, di bidang industri, sebagian besar komputer kontrol industri digunakan karena stabilitas dan keunggulan biayanya.
Dengan perkembangan beberapa tahun terakhir, perangkat keras yang disematkan juga sedang booming. Banyak pabrik dapat menggunakan perangkat keras sumber terbuka seperti raspberry pie untuk mencapai kebutuhan kecil seperti mengontrol sakelar dan memantau status ratusan panel instrumen.
Untuk pemula, prioritas dapat diberikan untuk menguasai pengembangan platform PC dan X86, yang dapat diperluas ke platform tersemat setelah terbiasa.
Pada bagian perangkat lunak, sebagian besar lapisan aplikasi diimplementasikan menggunakan C#,. net, QT, dan C plus plus , jadi menguasai salah satu bahasa pemrograman ini sangat penting; Pada tingkat algoritme gambar, algoritme open source tipikal mencakup OpenCV, sedangkan algoritme komersial mencakup Halcon, VisionPro, dll. Disarankan untuk memulai dengan Halcon sebagai titik awal; Jika Anda ingin lebih mendalami level algoritme, Anda dapat mempelajari pembelajaran mesin, yang mungkin menjadi arah utama di masa mendatang.
Dari segi teori, lebih penting menguasai konsep dasar pengolahan citra.
3. Bagian kontrol gerak
Kartu kendali gerak biasa, seperti Gugao, dapat dipelajari terlebih dahulu. PLC yang lebih canggih juga dapat dimainkan, tetapi kesulitan di bagian ini terletak pada koreksi akurasi, karena banyak skenario dan persyaratan memerlukan presisi tinggi.
Selain tiga poin di atas, kemampuan konstruksi dari rencana keseluruhan sangat penting karena rencana tersebut perlu menghubungkan bagian-bagian ini bersama-sama dan dapat terhubung dengan skenario nyata untuk memenuhi kebutuhan otomatisasi produksi yang sebenarnya.
Kemampuan konstruksi rencana keseluruhan tergantung pada pemahaman yang mendalam tentang proses produksi, hubungan antara semua komponen, dan hubungan; Kedua hal ini membutuhkan akumulasi pengalaman dari banyak proyek untuk memberikan solusi yang baik.