基于动态目标的机器人无标定视觉伺服系统仿真

机器人视觉系统介绍

机器人视觉（Robot Vision）简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

机器人视觉系统

机器人视觉系统 ——人脸识别技术 优势 1 不被察觉，不会引起人的反感。 2 非接触性，不需要和设备接触即可识别 3 自然性 4 准确，可靠，灵活。 原理 在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。 主要过程 一般分三步： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。（智械科技） (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 实现方法 基于OpenCv人脸识别设计方案 1 系统组成 以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模

式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。

基于图像的视觉伺服系统

基于图像的机器人视觉伺服系统研究 班级：自121 姓名：成佳宇 学号：3120413006

基于图像的机器人视觉伺服系统 摘要本文采用基于图像的眼在手（eye in hand）视觉伺服结构,通过计算图像雅克比矩阵实现机械手的定位任务。本文采用应用最广泛的机器人工具箱(Robotics Toolbox for Matlab)，在该工具箱的基础上,运用Sub-system实现Matlab和Simulink的有机结合，建立基于图像反馈的六自由度PUMA560机器人视觉伺服系统Simulink模型,仿真验证该模型的有效性。 关键字：puma560机器人；视觉伺服；图像的雅可比矩阵Abstract：In this paper,we use Image-based visual servoing control system, via image jacobin matrix function the positioning of the manipulator by calculation task. on the basis of Robotics Toolbox for Matlab, and using Sub - system to realize the organic combination of Matlab and Simulink, based on the image feedback Simulink model of six degrees of freedom PUMA560 robot visual servoing system, the simulation verify the validity of the model. Keyword：PUMA560robot；IBVS；Image jacobin 引言： 机器人视觉伺服己成为机器人领域重要的研究内容之一，但是机器人视觉伺服系统是一个十分复杂的非线性系统。视觉是一种复杂的感官,视觉信息中包含有大量的数据,要从 中提取特征信息,需要复杂的算法及耗费大量的运算时间,

机器人视觉伺服系统综述

机器人视觉伺服系统综述 摘要：对机器人视觉伺服系统进行阐述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念、发展历程以及研究背景；并从不同的角度对机器人视觉伺服系统进行了分类。最后介绍了该领域的研究现状、所取得的成就，以及今后的发展趋势。 关键词：机器人；视觉伺服；综述 Survey of robot visual servoing system Abstract:: In this paper,the survey of robot visual servoing system are introduced.The paper reviews the concept and history background of robot visual servoing system.This article also classify the robot visual servo system from different aspects. Finally, it introduce the research status quo, achievements and future trends in the field. Key words:robot, visual servoing, summary 1．引言 随着先进科学技术的不断发展，机器人已经在生产和生活中起到了越来越重要的作用，因次人们不断对机器人技术提出更高的要求。为了使机器人能够完成更加复杂的工作，适应更加复杂的环境，机器人不仅需要更加完善的控制统，还需要能够更多的感知环境的变化。而影响其发展的一个重要原因就是机器人缺少像人一样的感知能力，在人们为机器人添加各种外部传感器的过程中，机器人视觉以其信息大、信息完整成为最重要的机器人感知功能[1]。 机器人的视觉伺服系统是机器人的视觉和机器人控制的相结合的复杂系统。其内容包括了图像的采集与处理、运动学和动力学、自动控制理论及其系统数据实时分析等领域于一体的新兴交叉学科。随着摄像技术和计算机技术的发展，以及相关理论的日益完善和实践的不断检验，视觉伺服已具备了在实际中应用的条件；而随着机器人应用领域的不断扩展，重要性也不断提高，与其相关技术问题已经成为了当前的研究热点[2]。所以实现机器人视觉伺服控制有相当的难度，是机器人研究领域中具有挑战性的课题。 2．机器人视觉伺服系统 2．1机器人视觉伺服系统的定义

机器人视觉系统(Robot Vision)简介

机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号

机器视觉检测

机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为： 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上，根据它们产生的畸 变，解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物

体上，摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特

FANUC机器人基本操作指导

FANUC 机器人基本操作指导
1.概论----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1
1）机器人的构成------------------------------------------------------------------------------------------- 1 2）机器人的用途------------------------------------------------------------------------------------------- 1 3）FANUC 机器人的型号-------------------------------------------------------------------------------- 1 2.FANUC 机器人的构成--------------------------------------------------------------------------------- 1
1）FANUC 机器人软件系统------------------------------------------------------------------------------- 1 2）FANUC 机器人硬件系统------------------------------------------------------------------------------- 2
(1). 机器人系统构成------------------------------------------------------------------------------ 2 (2). 机器人控制器硬件--------------------------------------------------------------------------- 2 3.示教盒 TP------------------------------------------------------------------------------------------------- 2 1）TP 的作用------------------------------------------------------------------------------------------------- 2 2）认识 TP 上的键------------------------------------------------------------------------------------------- 3 3）TP 上的开关---------------------------------------------------------------------------------------------- 4 4）TP 上的显示屏------------------------------------------------------------------------------------------- 5
安全操作规程
5
编程
6
1.通电和关电------------------------------------------------------------------------------------------------ 7
1）通电-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7
2）关电-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7
2.手动示教机器人----------------------------------------------------------------------------------------- 7
1）示教模式-------------------------------------------------------------------------------------------------- 7
2）设置示教速度-------------------------------------------------------------------------------------------- 8 3）示教-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 8
3.手动执行程序--------------------------------------------------------------------------------------------- 8
4.自动运行---------------------------------------------------------------------------------------------------- 9

工业机器人用电机驱动系统

工业机器人用电机驱动系统 机器人电动伺服驱动系统是利用各种电动机产生的力矩和力，直接或间接地驱动机器人本体以获得机器人的各种运动的执行机构。 对工业机器人关节驱动的电动机，要求有最大功率质量比和扭矩惯量比、高起动转矩、低惯量和较宽广且平滑的调速范围。特别是像机器人末端执行器（手爪）应采用体积、质量尽可能小的电动机，尤其是要求快速响应时，伺服电动机必须具有较高的可靠性和稳定性，并且具有较大的短时过载能力。这是伺服电动机在工业机器人中应用的先决条件。 一、机器人对关节驱动电机的主要要求规纳如下 1.快速性 电动机从获得指令信号到完成指令所要求的工作状态的时间应短。响应指令信号的时间愈短，电伺服系统的灵敏性愈高，快速响应性能愈好，一般是以伺服电动机的机电时间常数的大小来说明伺服电动机快速响应的性能。 2.起动转矩惯量比大 在驱动负载的情况下，要求机器人的伺服电动机的起动转矩大，转动惯量小。 3.控制特性的连续性和直线性，随着控制信号的变化，电动机的转速能连续变化，有时还需转速与控制信号成正比或近似成正比。 4.调速范围宽。 能使用于1：1000～10000的调速范围。 5.体积小、质量小、轴向尺寸短。 6.能经受得起苛刻的运行条件，可进行十分频繁的正反向和加减速运行，并能在短时间内承受过载。 目前，由于高起动转矩、大转矩、低惯量的交、直流伺服电动机在工业机器人中得到广泛应用，一般负载1000N（相当100kgf）以下的工业机器人大多采用电伺服驱动系统。所采用的关节驱动电动机主要是AC伺服电动机，步进电动机和DC伺服电动机。其中，交流伺服电动机、直流伺服电动机、直接驱动电动机（DD）均采用位置闭环控制，一般应用于高精度、高速度的机器人驱动系统中。步进电动机驱动系统多适用于对精度、速度要求不高的小型简易机器人开环系统中。交流伺服电动机由于采用电子换向，无换向火花，在易燃易爆环境中得到了广泛的使用。机器人关节驱动电动机的功率范围一般为0.1～10kW。工业机器人驱动系统中所采用的电动机。

FANUC机器人机器人视觉成像应用(2D)

发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 第一部分：视觉设定 (2) 第二部分：视觉偏差角度的读取与应用 (8) 应用范围：摄像头不安装在机器人上。

第一部分：视觉设定 发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤：1、建立一个新程序，假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为： UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。 3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该全 部落在成像区域内。 4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置，假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际 使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。 示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝光

机器人视觉伺服技术发展概况综述

机器人视觉伺服技术发展概况综述 目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。 本文对机器人视觉伺服技术进行了综述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类，重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括，并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。 机器人视觉伺服系统 视觉伺服的定义： 人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的，千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器，这种智能机器首先具有人眼的功能，可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理，因而能够轻易的处理许多视觉问题，可是视觉认知作为一个过程，人类却知道的很少，从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉，美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是： “机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

视觉伺服控制算法优化综述

视觉伺服控制算法优化综述 摘要：系统论述了视觉伺服控制的应用现状。重点介绍了针对不同的实际情况，提出优化的基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统的控制算法。优化后的算法效率高，具有很强的有效性和可行性。优化后的控制系统功能更强，更精确有效。 关键词：视觉伺服;优化;算法 Survey of Visual Servoing control algorithm Abstract:The application status of the visual servo control are reviewed . For different realities , we put fortward an improved position-based visual servo systems and image -based visual servo control algorithm of the system. High efficiency of the improved algorithm has strong effectiveness and feasibility. The improved control system functions stronger, and become more precise and effective. Keywords:Visual Servoing;improve;Algorithm

1 引言 随着科技的快速发展，在现代工业自动化生产过程中,机器视觉正成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键技术,如机械零件的自动检测、智能机器人控制及生产线的自动监控等。 基于视觉的伺服策略是采用相机所观察的特征来控制机器人移动的一种灵活有效的方法。视觉伺服主要分为3种：基于位置的视觉伺服(PBVS)、基于图像的视觉伺服(IBVS)和混合控制视觉伺服。早期的研究主要是基于位置的视觉伺服研究，近年来主要是基于图像的视觉伺服研究。 PBVS的反馈偏差在3D笛卡尔空间进行计算，IBVS的反馈偏差在2D图像平面空间进行计算。PBVS 的控制方式直接在笛卡尔空间下进行位姿估计和运动控制，具有很好的直观性和简单有效性。IBVS的控制方式其期望给定值直接以图像特征信息表示，所以不需要将特征信息投影逆变换到工作空间的过程，因此基于图像的控制方式对标定误差和空间模型误差不敏感，具有更高地定位精度，为多数的视觉伺服系统所采用。 2 视觉伺服控制算法 在进行任何一个基于伺服控制的控制系统的分析、综合或设计时，首先应建立该系统的数学模型，确定其控制算法。它反映了系统输入、内部状态和输出之间的数量和逻辑关系，这些关系式为计算机进行运算处理提供了依据。控制算法的正确与否直接影响控制系统的品质，甚至决定整个系统的成败。 2.1 基于位置的视觉伺服算法的优化 对于不同的功能要求，采用传统的基于位置的视觉伺服控制算法，常常造成稳定性不够、精度不够、准确性不足等问题，我们需要对算法进行优化处理，来满足要求。 例如，针对家庭环境中服务机器人物品的抓取问题，提出一种改进的基于位置的视觉伺服抓取算法。该算法主要包括4个部分： 1.基于Naomark 标签的物体识别，根据Naomark的ID确定抓取方式，并利用世界单应分解算法对目标物位姿进行估计。 通过在具有不同形状和特征的各类物品上布置Naomark 标签的方式，可以实现被操作物的快速识别与定位，从而解决家庭环境中物品种类多、操作方式复杂带来的困难。 利用Hough 变换和边缘检测可以得到Naomark 的各特征点。 2.对NAO机器人的五自由度手臂进行运动学建模，计算出运动学正解和逆解。

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构 1 前言 对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。通常所说的机器视觉是指：自动获取并分析图像，以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。而视觉伺服则不同于机器视觉，它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析，以实现对机器人的某项控制为目的。正是由于系统以实现某种控制为目的，所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。 视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环，在视觉反馈环中抽取某种图像特征。图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等，比如，它可以是点在图像平面的坐标位置，或投影面的形心及其惯量的高次幂。 2 视觉伺服系统的分类 视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题： 1）是否采用分层控制结构？即机器人是否需要闭环关节控制器？进一步说，就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量，还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。 2）误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示，还是以图像特征？ 按控制策略2）区分，视觉伺服系统分为两类：基于位置的控制系统（position－based control，又称3D视觉伺服，3Dvisualservoing），基于图像的控制系统（image－base control，或称2D视觉伺服，2Dvisualservoing）。由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点，于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点，设计出2-1/2D视觉伺服系统。 按控制策略1）区分，视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。 3 视觉伺服系统的控制结构 3.1 基于位置的视觉伺服控制结构

第二讲机器人的伺服电机

机器人的伺服电机 机器人的伺服电机是用来将机器人大脑发出的运动指令转换为运动动作的部件，相当于人的肌肉的作用。本讲教你如何连接、调整以及测试机器人伺服电机。为此，你需要理解和掌握控制伺服电机方向、速度和运行时间的相关PBASIC 指令及其编程技术。由于精确地控制伺服电机是决定机器人性能的关键，所以，在把伺服电机安装到机器人底盘之前先熟悉这些内容是非常重要而且必需的。 连续旋转伺服电机简介 机器人伺服电机有很多种，本讲要介绍的主要是能够使你的轮式机器人两个轮子不停旋转的连续旋转伺服电机，如图2-1所示。图中指出了该伺服电机的外部配件，这些配件将在本讲或后续章节中用到。 任务1：将伺服电机连接到教学板 在本任务中首先将伺服电机连接到电源和BASIC Stamp模块的I/O口，然后搭建一个LED 电路来监视BASIC Stamp模块发送到伺服电机的运动控制信号。 连接伺服电机所需的零部件 ●帕拉斯公司生产的连续旋转伺服电机2个； ●搭建LED电路所需的零配件（LED和470欧姆电阻）2套 连接伺服电机到 教学底板 把三位开关拨至0位切断教学底板的电源（图2?2）。 图2-3显示的是教学板上伺服电机接线端子。你可以用板上的跳线 来选择伺服电机的供电电源是来自机器人套件中的电池盒Vin还是来 自外接直流电源Vdd。要移动跳线帽，你必须向上把跳线帽从原来短 接的2个脚上拔下来，然后把跳线帽压进你想短接的2个脚上去。 如果使用6V电池组，将两个伺服电机接线端子之间的跳线帽接Vin，参照图2-3（左图）所示。 如果使用7.5 V、1000 mA的直流电源，将跳线帽接Vdd，参照图2-3（右图）所示。

FANUC机器人机器人视觉成像应用D

F A N U C机器人机器人视 觉成像应用D This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.

发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 应用范围：摄像头不安装在机器人上。 第一部分：视觉设定 发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤： 1、建立一个新程序，假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为： UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。 3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该 全部落在成像区域内。 4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置，假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实 际使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝 光时间，保证：当光标划过工件特征区域的最亮点时， 中g=200左右。其他不要更改。 图二：标定示教点阵板。此时，只需要更改如下内容： 图三:标定示教点阵板需要做的设定 图四: 标定示教点阵板时，观察数据误差范围 设定完以上内容后，方可以移走示教用的点阵板。之前任何时候移动此示教板，都会造成错误！！ 图五（与图六为同一个页面，一个图上截屏不完整。此页只需要更改曝光时间。）图六（与图5是同一个页面）除了设定曝光时间外，什么都不要动。 图七：此图完成后，才可以做图6的set .ref.pos 在完成以上操作后，按照如下步骤示教机器人

机器视觉系统设计五大难点【详解】

机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的

软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS 其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号 1、照明 照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。 另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。

机器视觉系统设计的五大难点

上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.360docs.net/doc/9218393625.html, 机器视觉系统设计的五大难点 第一：打光的稳定性 工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。 第二：工件位置的不一致性 一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到定位功能，如果定位不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差。 第三：标定 一般在高精度测量时需要做以下几个标定，一光学畸变标定（如果您不是用的软件镜头，一般都必须标定），二投影畸变的标定，也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正，三物像空间的标定，也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.360docs.net/doc/9218393625.html, 第四：物体的运动速度 如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间），这也不是软件能够解决的。 第五：软件的测量精度 在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，最好按照1/2，而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。 上海嘉肯光电科技有限公司是一家专业从事机器视觉光源的研发、生产和销售为一体的高新技术企业。以工业检测、机器视觉、图像处理、科学研究等领域为主要研发及经营方向。此外，公司还代理工业镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件和各类视觉附件。??上海嘉肯光电科技有限公司?将坚持“用心，创造未来”的企业经营理念，并持续不断地把最优秀、性价比最高的视觉产品提供给广大用户，以不断满足客户日益增长的要求。

FANUC机器人设置快速校准参考位作业指导书

FANUC机器人设置快速校准参考位作业指导书 2012-12-24 修改记录 0、备份机器人程序。 1、创建一个T_ZERO_REF轨迹

2、增加一个轨迹点 3、选择POSITION,查看点，选择repre->joint 4、修改6个轴坐标值均为0（对于6个轴不能同时回到零位，请选择J1为90deg(或者-90deg)）

5、手动运行T_ZERO轨迹，机器人手动到参考位置 6、选择system variables->master_enb,修改值为1 7、选择system->master/cal

8、光标移动到5，选择yes，确认当前位置为快速校准参考位置 选择DONE，完成设置快速参考点工作 9、备份机器人程序。并拍下此时机器人姿态图。 10、进入系统参数system->DMR_GRP[1]查看并记录值

CALIBRATION QUICK MASTER $REF-POS $MASTER-COUN [1] [1] = ? $REF-COUNT [1] [1] =? [1] =? $MASTER-COUN [2] [2] = ? $REF-COUNT [2] [2] = ? [2] =? $MASTER-COUN [3] [3] =? $REF-COUNT [3] [3] =? [3] =? $MASTER-COUN [4] [4] =? $REF-COUNT [4] [4] = ? [4] = ? $MASTER-COUN [5] [5] =? $REF-COUNT [5] [5] =? [5] = ? $MASTER-COUN [6] [6] =? $REF-COUNT [6] [6] =? [6] = ? 附：机器人零位位置参考 1轴零位 2轴零位