当前位置: 首页 > news >正文

LabVIEW利用视觉引导机开发器人精准抓取

LabVIEW利用视觉引导机开发器人精准抓取

本项目利用单目视觉技术指导多关节机器人精确抓取三维物体的技术。通过改进传统的相机标定方法,结合LabVIEW平台的Vision Development和Vision Builder forAutomated Inspection组件,优化了摄像系统的标定过程,有效简化了操作流程。在LabVIEW环境下,开发了一套完整的图像处理和几何计算算法,可以从单帧立体图像中准确识别目标物的三维形状、尺寸和位姿信息。

为了验证这一技术的有效性,搭建了一个包含六轴多关节工业机器人、工业相机、工作台及目标物的实验平台。通过对平台进行坐标系建立、摄像标定以及目标物位姿识别的实验,证实了该技术在目标物位姿识别方面具有较高的准确性。

本项目通过提高机器人的智能化程度和操作灵活性,能够扩大其在工业生产中的应用范围。LabVIEW作为一个强大的视觉开发和自动检测工具,在本项目中发挥了关键作用,其高效和易用性大大加速了研究的进展,并为未来相关技术的开发和应用提供了坚实的基础。

随着技术的不断发展,机器人开始具备类似于人类的“眼睛”,不仅扩大了其应用范围,而且提高了其智能化程度。本研究中采用的单目视觉技术,相较于传统的双目视觉方法,具有更高的灵活性和更低的成本。

这是LabVIEW的一个功能介绍,更多的使用方法与开发案例,欢迎登录官网,了解更多信息。有需要LabVIEW项目合作开发,请与我们联系。

相关文章:

LabVIEW利用视觉引导机开发器人精准抓取

LabVIEW利用视觉引导机开发器人精准抓取 本项目利用单目视觉技术指导多关节机器人精确抓取三维物体的技术。通过改进传统的相机标定方法,结合LabVIEW平台的Vision Development和Vision Builder forAutomated Inspection组件,优化了摄像系统的标定过程&a…...

【Linux】指令(本人使用比较少的)——笔记(持续更新)

文章目录 ps -axj:查看进程ps -aL:查看线程echo $?:查看最近程序的退出码jobs:查看后台运行的线程组fd 任务号:将后台任务提到前台bg 任务号:将暂停的后台程序重启netstat -nltp:查看服务及监听…...

032 - STM32学习笔记 - TIM基本定时器(一) - 定时器基本知识

032 - STM32学习笔记 - TIM定时器(一) - 基本定时器知识 这节开始学习一下TIM定时器功能,从字面意思上理解,定时器的基本功能就是用来定时,与定时器相结合,可以实现一些周期性的数据发送、采集等功能&#…...

轮廓检测与处理

轮廓检测 先将图像转换成二值 gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图 ret, thresh cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 变为二值,大于127置为255,小于100置为0.使用cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.…...

跟着LearnOpenGL学习11--材质

文章目录 一、材质二、设置材质三、光的属性四、不同的光源颜色 一、材质 在现实世界里,每个物体会对光产生不同的反应。 比如,钢制物体看起来通常会比陶土花瓶更闪闪发光,一个木头箱子也不会与一个钢制箱子反射同样程度的光。 有些物体反…...

Java guava partition方法拆分集合自定义集合拆分方法

日常开发中&#xff0c;经常遇到拆分集合处理的场景&#xff0c;现在记录2中拆分集合的方法。 1. 使用Guava包提供的集合操作工具栏 Lists.partition()方法拆分 首先&#xff0c;引入maven依赖 <dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifa…...

GLTF编辑器-位移贴图实现破碎的路面

在线工具推荐&#xff1a; 3D数字孪生场景编辑器 - GLTF/GLB材质纹理编辑器 - 3D模型在线转换 - Three.js AI自动纹理开发包 - YOLO 虚幻合成数据生成器 - 三维模型预览图生成器 - 3D模型语义搜索引擎 位移贴图是一种可以用于增加模型细节和形状的贴图。它能够在渲染时针…...

多维时序 | MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化…...

docker安装Nacos和Rabbitmq

一、安装Nacos 首先需要拉取对应的镜像文件&#xff1a;&#xff08;切换版本加上对应版本号即可&#xff0c;默认最新版&#xff09; docker pull nacos/nacos-server 接着挂载目录&#xff1a; mkdir -p /mydata/nacos/logs/ #新建logs目录 mkdir -p …...

Android MVC 写法

前言 Model&#xff1a;负责数据逻辑 View&#xff1a;负责视图逻辑 Controller&#xff1a;负责业务逻辑 持有关系&#xff1a; 1、View 持有 Controller 2、Controller 持有 Model 3、Model 持有 View 辅助工具&#xff1a;ViewBinding 执行流程&#xff1a;View >…...

网络层解读

基本介绍 概述 当两台主机之间的距离较远(如相隔几十或几百公里&#xff0c;甚至几千公里)时&#xff0c;就需要另一种结构的网络&#xff0c;即广域网。广域网尚无严格的定义。通常是指覆盖范围很广(远超过一个城市的范围)的长距离的单个网络。它由一些结点交换机以及连接这些…...

js for和forEach 跳出循环 替代方案

1 for循环跳出 for(let i0;i<10;i){if(i5){break;}console.log(i) }在函数中也可以return跳出循环 function fn(){for(let i0;i<10;i){if(i5){return;}console.log(i)} } fn()for ... of效果同上 2 forEach循环跳出 break会报错 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10].forEach(i>…...

如何使用ArcGIS Pro自动矢量化建筑

相信你在使用ArcGIS Pro的时候已经发现了一个问题&#xff0c;那就是ArcGIS Pro没有ArcScan&#xff0c;在ArcGIS Pro中&#xff0c;Esri确实已经移除了ArcScan&#xff0c;没有了ArcScan我们如何自动矢量化地图&#xff0c;从地图中提取建筑等要素呢&#xff0c;这里为大家介绍…...

交互式笔记Jupyter Notebook本地部署并实现公网远程访问内网服务器

最近&#xff0c;我发现了一个超级强大的人工智能学习网站。它以通俗易懂的方式呈现复杂的概念&#xff0c;而且内容风趣幽默。我觉得它对大家可能会有所帮助&#xff0c;所以我在此分享。点击这里跳转到网站。 文章目录 1.前言2.Jupyter Notebook的安装2.1 Jupyter Notebook下…...

41.坑王驾到第七期:uniapp开发微信小程序引用组件时报错!

一、错误再现 页面login引用了一个组件register&#xff0c;运行至小程序开发工具报错。 xxx.js 已被代码依赖分析忽略&#xff0c;无法被其他模块引用。 二、解决办法 在微信小程序的配置文件中找到setting节点&#xff0c;增加两个配置项。 “ignoreDevUnusedFiles”: fa…...

挂载与解挂载

一. 挂载 1.什么是挂载 将系统中的文件夹和磁盘做上关联&#xff0c;使用文件夹等于使用磁盘 2.mount 2.1 格式 mount [ -t 类型 ] 存储设备 挂载点目录 mount -o loop ISO镜像文件 挂载点目录 注意&#xff1a;指明要挂载的设备 设备文件&#xff1a;例如:/dev/sda5 卷…...

UGUI Panel的显示和隐藏优化

unity UI如何开启&#xff08;显示&#xff09;或者关闭&#xff08;隐藏&#xff09;Panel界面&#xff0c;相信大家都是知道的&#xff0c;但是如何做最好呢&#xff1f; 可能大家一般开启/关闭界面的方法就是直接SetActive吧。这样做通常是可以的&#xff0c;简答快速地解决…...

Linux:多文件编辑

多文件编辑 1.使用vim编辑多个文件 编辑多个文件有两种形式&#xff0c;一种是在进入vim前使用的参数就是多个文件。另一种就是进入vim后再编辑其他的文件。 同时创建两个新文件并编辑 $ vim 1.txt 2.txt默认进入1.txt文件的编辑界面 命令行模式下输入:n编辑2.txt文件&…...

模式识别与机器学习-概率图模型

模式识别与机器学习-概率图模型 概率图模型三大基本问题表示推断学习 有向概率图模型例子三种经典的图 HMMViterbi 算法 谨以此博客作为复习期间的记录 概率图模型三大基本问题 概率图模型通常涉及三个基本问题&#xff0c;即表示&#xff08;Representation&#xff09;、推…...

RK3566 ANDROID 11 平台上适配移远EC200A

适配前理清楚一下调试的流程: 1.该模块为LGA封装,需要控制上电时序模块才能正常上电工作: 2.模块供电正常后,读取模组的PID 和VID 并将其ID添加到内核里面,确保USB转Serial端口能够正常生成: 3.生成ttyUSB0~ttyUSB2端口后,确保rild进程正常启动,能够正常加载ril库; …...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 现代智能交通系统 &#xff08;ITS&#xff09; 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 &#xff08;…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能

下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能&#xff0c;包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说&#xff0c;传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度&#xff0c;通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

QT: `long long` 类型转换为 `QString` 2025.6.5

在 Qt 中&#xff0c;将 long long 类型转换为 QString 可以通过以下两种常用方法实现&#xff1a; 方法 1&#xff1a;使用 QString::number() 直接调用 QString 的静态方法 number()&#xff0c;将数值转换为字符串&#xff1a; long long value 1234567890123456789LL; …...

SpringTask-03.入门案例

一.入门案例 启动类&#xff1a; package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...

tree 树组件大数据卡顿问题优化

问题背景 项目中有用到树组件用来做文件目录&#xff0c;但是由于这个树组件的节点越来越多&#xff0c;导致页面在滚动这个树组件的时候浏览器就很容易卡死。这种问题基本上都是因为dom节点太多&#xff0c;导致的浏览器卡顿&#xff0c;这里很明显就需要用到虚拟列表的技术&…...

【Oracle】分区表

个人主页&#xff1a;Guiat 归属专栏&#xff1a;Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...

Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析

Linux 内存管理实战精讲&#xff1a;核心原理与面试常考点全解析 Linux 内核内存管理是系统设计中最复杂但也最核心的模块之一。它不仅支撑着虚拟内存机制、物理内存分配、进程隔离与资源复用&#xff0c;还直接决定系统运行的性能与稳定性。无论你是嵌入式开发者、内核调试工…...

【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论

路径问题的革命性重构&#xff1a;基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中&#xff08;图1&#xff09;&#xff1a; mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...

深度学习水论文:mamba+图像增强

&#x1f9c0;当前视觉领域对高效长序列建模需求激增&#xff0c;对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模&#xff0c;以及动态计算优势&#xff0c;在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 &#x1f9c0;因此短时间内&#xff0c;就有不…...