在這幾個領(lǐng)域中，一個最基本的算法就是產(chǎn)品識別和定位，比如視覺引導機器人，要在圖像中識別出要抓取的產(chǎn)品，并定位出坐標，才引導機器人到的產(chǎn)品位置。尺寸測量，產(chǎn)品檢測等也是一樣的，在測量和檢測之前，首先要知道有沒有產(chǎn)品，產(chǎn)品的位置在哪里，才可以應(yīng)用后續(xù)的各種分析工具。 因此，產(chǎn)品識別和定位是一個基本問題。

　　01

　　依托機器視覺的機器人定位系統(tǒng)包含攝像機系統(tǒng)和控制系統(tǒng)。 其中攝像機系統(tǒng)中包括計算機(具有圖像采集卡)、攝像機，主要收集視覺圖像，并應(yīng)用機器視覺算法。控制系統(tǒng)包含控制箱和計算機，對計算機末端具體位置完成控制。 工作區(qū)利用CCD攝像機進行拍攝，并使用計算機識別圖像，得到跟蹤特征，完成數(shù)據(jù)的計算和識別，借助逆運動學方式獲取機器人每一位置的誤差，再對高精度末端執(zhí)行模塊進行控制，科學調(diào)整機器人的位置和位姿。

　　02、

　　在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，尤其是工業(yè)機器人的應(yīng)用中，視覺識別定位系統(tǒng)顯得尤為重要，在實際的生產(chǎn)中，我們要關(guān)注的不僅是能不能準確抓取，同時還要關(guān)注到其速度問題，而這一塊一直是行業(yè)內(nèi)的問題，我們經(jīng)常遇到的工業(yè)機器人抓取通常速度是比較慢的。而一旦將速度提升上來，抓取的精度便會產(chǎn)生問題。 這也是視覺識別定位系統(tǒng)的難題，接下來我們跟隨小矩來一起了解下吧。 首先是數(shù)據(jù)量，在較為復雜的生產(chǎn)環(huán)境中，系統(tǒng)需要準確找到需要識別定位的產(chǎn)品; 其次是速度，如何在一些標準的生產(chǎn)線將速度提升到ms級別，過往的算法雖然可以在普通發(fā)揮作用，但是隨著算法不斷發(fā)展，深度學習算法往往需要搭載更加理想的GPU來實現(xiàn); 然后便是問題的核心，定位精度，在深度學習系統(tǒng)中，我們看到的圖像都是有一定的縮放，我們需要整個系統(tǒng)在原圖達到像素精度的匹配; 剩下的就是識別的準確性，在很多情況下，我們能能到的學習數(shù)據(jù)很少，在這種狀態(tài)，如何來進一步提高識別的準確性!

　　04、

　　如果要設(shè)計一個可行的產(chǎn)品識別和定位的算法，需要克服幾方面的困難：

　　1、快速的指定產(chǎn)品 工業(yè)產(chǎn)品千差萬別。因此，對于每一個具體的應(yīng)用，需要從幾張，甚至一張圖像上，快速指定需要查找的產(chǎn)品，比如當前產(chǎn)線需要定位鉚釘?shù)奈恢茫囊粡堈掌⑦M行相應(yīng)的學習，就可以在后續(xù)的圖像中進行搜索定位。

　　2、快速的搜索產(chǎn)品 對于一張200萬像素的圖片，通常要求在幾十毫秒的時間可以識別和定位出產(chǎn)品的位置。

　　3、高精度的定位 工業(yè)生產(chǎn)對精度和公差有嚴格的要求，因此產(chǎn)品的定位就要力求準確。現(xiàn)在普遍要求識別定位算法可以達到一個像素級別的定位精度，甚至可以達到亞像素級別。

　　4、可以適應(yīng)產(chǎn)品缺失、遮擋、臟污等的影響 如果一個產(chǎn)品被遮擋，導致產(chǎn)品在圖像中缺失一定比列，需要依然可以識別定位到物體。反之，如果產(chǎn)品表面發(fā)生臟污，導致表面的特征發(fā)生變化，需要依然可以識別定位。

　　5、可以適應(yīng)光照亮度不均勻的影響 如果產(chǎn)品的亮度發(fā)生變化，比如一半亮一半暗，需要依然可以識別定位。

　　6、可以識別旋轉(zhuǎn)的產(chǎn)品 產(chǎn)品通常可能在360度范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn)。

　　7、可以識別多個產(chǎn)品 一張圖像中可能有多個產(chǎn)品，需要分別識別定位。

　　8、可以準確識別接近對稱的物體 接近對稱的物體很容易別識別成錯誤的方向，需要進行相應(yīng)的設(shè)計。

　　9、可以應(yīng)對物體的極性翻轉(zhuǎn) 比如學習的產(chǎn)品是白底黑字，但是實際上產(chǎn)品圖像有可能是黑底白字，需要可以識別。