天津缺陷检测-理想动力-表面缺陷检测系统

天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，陶瓷缺陷检测，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。

与世界各大机器人公司如：库卡、A B B、等均保持着紧密的战略合作关系，公司的产品广泛的应用到了全世界的各行各业。如：点焊、焊接、切割、搬运、打磨、喷涂、装配的机器人系统和自动化专机的应用。为用户解决方案、给您贴心的服务。

在测量时分辨率设置是主要设置的参数，分辨率越高扫描越精细，花费时间就越长。点云分辨率可以反应扫描物细节能力，包括平面分辨率、强度分辨率、距离分辨率。点云分辨率的大小由扫描间隔和光斑大小决定，扫描间隔和光斑大小都与测量距离有关系，在扫描分辨率设置一定时，距离越远，光斑越大，扫描间隔也越大。

基本原理如下:平面分辨率表示被测量物体表面能够被识别的特征尺寸，由横向和竖向分辨率组成。横向分辨率是激光信号到目标物在水平面内沿Y轴方向的距离L，在水平面上扫过一个角度α，在X轴方向上的产生的微小增量ΔX;竖向分辨率表示在竖直平面内扫描仪扫描一个β角，在Z轴方向上产生的增量ΔZ。激光与水平面之间的夹角为α，投影与Y轴之间的夹角为β，水平和竖直方向的分辨率计算如下:水平方向:ΔX=L·tanα(4)对公式(4)两边对α进行微分:dΔX=L·sec2αdα(5)竖直方向:ΔZ=L·secα·tanβ(6)同理，两边对β微分:dΔZ=L·secα·sec2βdβ(7)因此，在单位面积内的点云数量式中，dα、dβ为已知数据，表面缺陷检测系统，即扫描仪的角度分辨率，

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机器人视觉系统组成及定位算法，难得的好资料

                   机器人研究的核心就是：导航定位、路径规划、避障、多传感器融合。定位技术有几种，不关心，只关心视觉的。视觉技术用到“眼睛”可以分为：单目，芯片缺陷检测，双目，多目、RGB-D，后三种可以使图像有深度，这些眼睛亦可称为VO（视觉里程计：单目or立体），维基百科给出的介绍：在机器人和计算机视觉问题中，视觉里程计就是一个通过分析处理相关图像序列来确定机器人的位置和姿态。当今，由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展，越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限，鲁棒性差，而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。

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“在机器人或者人工智能领域如何选择研究方向？定位建图、路径规划、感知、协作，哪一个前景更好，更值得去做？”

限定在2020年一月份

现阶段是感知做，特别是基于视觉的传感器融合技术，机会较多，新成果也较多，较好写，也更容易获得。提供了更广阔的发展空间。值得进入。

路径规划之类的研究已经较多，成熟度相比感知已经很好了，再发或者做出成绩较难。

定位建图(slam)，激光slam方面二维已经比较成熟并广泛应用，三维受限于成本等因素还有研究空间，天津缺陷检测，但是现有理论难以用于大场景连续建图，距离实用尚有距离。特别是成本过高严重限制了slam的应用。因此视觉slam现在研究的人较多，因为研究空间更大。说到底slam的问题与传感器密切相关。

至于协作，我没研究过，不便多说。个人感觉这个需求不紧迫，周围人投入较少，似乎是个比较冷的方向。