基于视觉自动上料不冷不热的知识

视觉在自动化上料中占有举足轻重的作用，因为视觉自动上料系统需要依赖视觉识别、判定物料，才能完成后续的上料步骤。而影响视觉的因素有很多，除了相机的精度、图像处理和识别算法等，还有视觉畸变。

你以为我们眼睛看到的画面就是这样吗？

不，眼睛里的真实画面，可能是这样的。

只不过我们的大脑对画面进行了矫正，所以看起来比较正常。而造成这种视觉差异的主要因素，就是光学像差中的畸变。

一、什么是视觉畸变

当被摄物平面内的主轴直线，经光学系统成像后变为曲线，这样的光学系统的成像误差称为畸变。

简单来说，就是摄像头的畸变会让人们看到的图像出现“拉伸”或“扭曲”的直观感受，出现“横不平，竖不直”的现象。在日常生活中有很多应用之处，比如转弯路口的凸透镜，汽车的左右后视镜等，利用畸变效果扩大视野。

二、视觉畸变的类型

基于视觉的自动上料，是通过一些数学公式，实现世界坐标系与像素坐标系之间的转换，但相机的成像过程和人眼一样，难免会存在畸变。

1.桶型畸变

比如这一高一矮两种物料，在相机看来，物料垂直的高度越高，畸变就越大，所以我们以为物料是这样的，但相机看起来可能是这样的，会有一个桶型畸变。

2.枕型畸变

而同样的物料，从小盘放到大盘之后，因为相机的视野变大了，畸变也会变大。所以在相机的眼中，他们可能是这样的，发生了枕形畸变。 

三、自动上料如何解决视觉畸变

但在自动上料系统中，往往需要视觉先识别物料，继而抓取。为了保证精度，在这种场景下，就需要尽量还原图像，也就是所说的“畸变矫正”。

畸变矫正主要是通过相机标定来完成的，相机标定通过相机外参和内参获得8个参数，再经过一系列算法，将每个偏移的像素点归位，这样就能消除相机的畸变。