在尺寸测量设备的验收条件中有两条MSA的条款：（1）GRR≤10％（2）线性和偏倚≤3％勇哥下面引用一些资料对于编倚做一下扫盲说明：＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝分析偏倚首先要看数据呈正态分布，其次要看偏倚值是否落在95%的置信区间范围内。线性%分析结果可以视公司内部界定的特性重要等级来看，目前我们定义的是：a. 对测量重要特性的测量系统,线性%≦5%时可接受b. 对测量一般特性的测量系统,线性%≦10%时可接受.c. 线性%>
下面是勇哥实操机器人时接触到的一些零碎知识点，记录下来以备查。通电联机的方式新机器人上电后，连接好网线，需要自己设置机器人的连接IP，然后点击连接。这个面板，不会自动搜索已经连接好网线的机器人。控制机器人的四种方式在配置参数中的四个选项：pc：指的是执行机器人内写的程序，可以远程I/O：指的是用机器人的IO端触发机器人内定的程序远程以太网：指的是用网络远程指令的方式控制机器人。远程RS232同上面，只是通讯硬件接口不同。机器人执行指令常见的让机器人执行指令的方式有:pc与机器人程序互动执行&nb
在win7 64位系统下安装vs2013有时候会被要求先安装ie10及以上版本，这个让人比较痛苦。各位可以创建一个扩展名为.bat的文件（即操作系统的批处理文件），写入下面的内容，最后运行这个批处理文件即可。@ECHO OFF
:IE10HACK
REG ADD "HKLM\SOFTWARE\Wow6432Node\Microsoft\Internet Explorer" /v Version
这款尺寸机配置如下，配置的是远心镜头，远心平行光源，相机是2500万。再调试中，遇到了一系列的问题，下面勇哥记录分析解决的过程。（1） 过渡像素太多的问题、过渡像素越少越好。如果过渡像素多，则CCD在反复拍照时会出现测量结果变化较大的问题。如下图所示，本机CCD的图像过滤像素是2个，属于比较好的效果。这得益于本机的灯光与相机的配置较高的原因。由于本机的镜头是定焦镜头，所以没有调节焦距的旋扭可以调节。当发现被测物放在平台上，CCD拍出的边缘效果远大于2个像素的情况出现，勇哥想到是调节镜头的高度或者
基恩士H028,H025是红色点激光，使用两个头配合可以实现测量被测物的厚度。一般情况下，我们是把上头与下头值分别用outo1,outo2两个通道输出，然后在上位机上面读取并进行处理。但是如果想把上头值直接加上下头值，再输出是如何做到的呢？首先，创建一个out3，然后把outo2, outo3分别设置为传感头为： 传感头01，传感头02然后再设置outo1，选择“out之间的计算”，这时候，你发现可以选择outo2, outo3和运算符号了。这样设置后，你可以通过上位机直接读取outo1通道的数
1. 仿射变换类型 仿射变换有：平移、旋转、缩放、斜切（就是将斜体字导正）。2. 求稳定的特征点 要进行仿射变换，必须先获取变换矩阵。要获取变换矩阵，必须先获取特征点坐标、角度等信息，几何匹配和bolb是获取特征点的高效方法，除此之外还有其它方法，只要能稳定的求出特征点即可。 3.仿射变换流程 （1.）获取特征点坐标、角度
以前在使用算子OpenFramegrabbe连接相机时，一般是这样的：open_framegrabber ('DirectShow', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', 8, 'rgb', -1, 'false', 'default', 'defa
形态模板的定义与查找是工业视觉里最基本的常用操作。下面勇哥提供一个例子。下图是定义形态模板，并且显示模板轮廓。换一张不同姿式的图片，查找模板，并显示模板轮廓、ROI、中心点。dev_set_draw ('margin')
dev_set_color('green')
dev_close_window()
dev_open_window(0, 0, 512, 382, 'black',
angle_lx( : : Row1, Column1, Row2, Column2 : Angle) 函数作用：计算线与水平轴间的夹角逆时针旋转向量到水平轴的角度即为结果值，该结果取决于两个点的顺序，用弧度表示，范围为[-pi, pi]上一段代码：ange_lx(Row_1, Col_1, Row_2, Col_2, Angle)
************************************************
手眼标定之9点法2019-07-23 20:10:40
写在前面由于涉及到公司的一些内容，本文仅做方法和思路记录，请见谅。用途9点法标定是工业上使用广泛的二维手眼标定，所谓二维，即工作平面限制在一个平面上，常用于从固定平面抓取对象进行装配等操作，这种应用场景可以满足大多数的工业应用场景。使用过程和一般的手眼标定一样的是，9点法标定也分eye_in_hand和eye_to_hand两种，标定的结果分别是相机坐标系与工具坐标系的转换矩阵（4*4），以及相机坐标系和工件坐标系的转换矩阵。以下以eye_in_hand为例：机器人手持相机在平行于工作平面的平面