机器人视觉伺服系统技术的介绍及发展历程的详细资料说明
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。
机器视觉，美国制造工程师协会（smesocietyofmanufacturingengineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（riaroboticindustriesassociation）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。”
机器视觉作为与人眼类似的机器仿生系统，从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对相关信息的处理与执行都是机器视觉，这就包括了可见视觉以及非可见视觉，甚至包括人类视觉不能直接观察到的、物体内部信息的获取与处理等。
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(smesocietyofmanufacturingengineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(riaroboticindustriesassociation)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。”
机器视觉作为与人眼类似的机器仿生系统，从广义角度凡是通过光学装置获取真实物体的
2 *cycle 注释：循环运行 3 MOVJ C00000 VJ= point ①：距对中台大概150mm的位置 4 PULSE OT#(68) T= ＲＢ时间测量point１１(取出待机位置) 5 *Loop1 abel：Loop1 6 JUMP *cyclstop IF IN#(16)=ON JUMP命令：循环停止指令IN16为ON则跳至label「CYCLESTOP」 7 JUMP *Whip_out IF IN#(18)=ON JUMP命令：可取出压机板件IN18为ON则跳至label「Whipout」 8 *Whip_out label：Whip_out (去取对中台上的板件的工序） 9 PULSE OT#(31) T= 脉冲信号（输出指定时间：开始取出OUT31 10 PULSE OT#(16) T= 脉冲信号（输出指定时间）：吸取指令OUT16 ON 11 MOVJ C00001 VJ= point ②：DF对中台吸取位置上（大概50mm上） 12 PULSE OT#(57) T= RB时间测量point2 (吸取位置上） 13 MOVL C00002 V= PL=1 point ③：DF对中台上板件吸取位置 14 PULSE OT#(58) T= RB时间测量point3 (吸取位置） 15 TIMER T= 定位精度提升的时间 16 WAIT IN#(24)=ON 待输入：吸取确认ON 17 PULSE OT#(59) T= RB时间测量(吸取完毕） 18 方MOVJ C00003 VJ= point ④：DF对中台吸取位置上（Ｚ方向上升至与point①同样位置,Ｘ方向稍微移至负方 19 PULSE OT#(60) T= RB时间测量point4 (吸取位置上） 20 TIMER T= ？定位精度提升的时间？ 21 PULSE OT#(27) T= 脉冲信号：取出完毕OUT27 22 MOVJ C00004 VJ= point ⑤：压机投入待机位置 23 PULSE OT#(61) T= RB时间测量point5 (取出待机位置） 24 PULSE OT#(62) T= RB时间测量point6 (投入待机位置）
基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为
精心整理 1NOP 程序起始命令（空指令）2*cycle 注释：循环运行 3MOVJ C00000 VJ=100.00point ①：距对中台大概150mm 的位置 4PULSE OT#(68) T=0.50ＲＢ时间测量point １１ (取出待机位置) 5*Loop1abel ：Loop1 6JUMP *cyclstop IF IN#(16)=ON JUMP 命令：循环停止指令 IN16为ON 则跳至No.50 label 「CYCLESTOP 」 7JUMP *Whip_out IF IN#(18)=ON JUMP 命令：可取出压机 板件 IN18为ON 则跳至No.8 label 「Whipout 」 18方point 31PULSE OT#(63) T=0.50RB 时间测量point7 (释放位置上） 32MOVL C00007 V=1500.0 PL=3point ⑧：板件释放位置 33PULSE OT#(64) T=0.50RB 时间测量point8 (释放位置） 34TIMER T=0.10定位精度提升的时间 35 PULSE OT#(17) T=1.00OUT17脉冲信号：释放指令 36WAIT IN#(24)=OFF 待输入：时间测量point OFF 37PULSE OT#(65) T=0.50RB 时间测量 （释放完了） 38MOVJ C00008 VJ=100.00point ⑨：板件释放位置上 39PULSE OT#(66) T=0.50RB 时间测量point9 (释放位置上） 40MOVJ C00009 VJ=80.00point ⑩：返回轨迹时的RB 手柄防振减速 41MOVJ C00010 VJ=60.00point ?：point ⑤ 返回No.1压机投入待机位置
机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统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。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 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。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。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。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。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是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。频闪光照明是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。
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 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
安川机器人命令一览所有指令介绍 MOVJ功能以关节插补方式向示教位置移动。 添加项目位置数据、基座轴位置数据、 工装轴位置数据 画面中不显示 VJ=（再现速度）VJ:0.01～100.00% PL=（定位等级）PL:0～8 NWAIT UNTIL语句 ACC=（加速度调整比率）ACC：20～100％ DEC=（减速度调整比率）DEC：20～100％ 使用例MOVJ VJ=50.00PL=2NWAIT UNTIL IN#(16)=ON MOVL功能以直线插补方式向示教位置移动。 添加项目位置数据、基座轴位置数据、 工装轴位置数据 画面中不显示 V=（再现速度）、 VR=（姿态的再现速度）、 VE=（外部轴的再现速度） V:0.1～ 1500.0mm/秒 1～9000cm/分
R:0.1～180.0°/秒 VE:0.01～100.00% PL=（定位等级）PL:0～8 CR=（转角半径）CR：1.0～6553.5mm NWAIT UNTIL语句 ACC=（加速度调整比率）ACC：20～100％ DEC=（减速度调整比率）DEC：20～100％ 使用例MOVL V=138PL=0NWAIT UNTIL IN#(16)=ON MOVC功能用圆弧插补形式向示教位置移动。 添加项目位置数据、基座轴位置数据、 工装轴位置数据 画面不显示 V=（再现速度）、VR=（姿态的再现速度）、 VE=（外部轴的再现速度） 与MOVL相同。 PL=（定位等级）PL:0～8 NWAIT ACC=（加速度调整比率）ACC：20～100％ DEC=（减速度调整比率）DEC：20～100％使用例MOVC V=138PL=0NWAIT 10基本命令一览
机器视觉技术的发展及其应用 秦亚航1，苏建欢2，余荣川1 ( 1.广西科技大学电气与信息工程学院，广西柳州545006;2.河池学院，广西宜州643006) 【摘要】机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。随着信号处理理论和计算机技术的发展，该技术迅速发展。本文介绍了机器视觉的关键技术的发展现状，其中包括光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等，并论述了其主要的应用领域以及存在的一些问题。 【关键词】机器视觉；图像采集；图像处理 Development of Machine Vision and Applications QIN Ya-hang1，QIN Wei-nian，SU Jian-huan2，YU Rong-chuan1 （College of Electrical and Information Engineering ，Guangxi University of Science and Technology，Liuzhou 545006，China；He Chi Universiry，Yizhou643006，China） 【Abstract】The characteristics of the machine vision system is to improve the flexibility and automation of production. With the development of signal processing theory and computer technology, the technology is developing rapidly. This paper introduces the development status of the key technology of machine vision, including lighting technology, optical lens, camera and image acquisition card, image signal processing, actuators, etc,and discusses its main application field and some problems. 【Keywords】Machine vision; Image acquisition; The image processing 0前言 机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统或学科。美国制造工程协会机器视觉分会 和美国机器人工业协会的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学装 置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或 用于控制机器运动的装置”[1]。机器视觉是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机 械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、 信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推 动了机器视觉的发展。
安川机器人远程控制总结 一、m aster程序 1、master程序的设置 单击【主菜单】—>选择屏幕上的【程序内容】—>【新建程序】，如图1-1。 图1-1 单击【选择】显示如图1-2所示的界面，单击【选择】，输入程序名，单击软键盘【ENTER】，显示如图1-3所示的界面，单击【执行】，此处程序名为“MASTER”，程序创建完毕。
图1-2 图1-3 单击【主菜单】—>选择屏幕上的【程序内容】—>【主程序】，如图1-4。 图1-4 单击【选择】，显示如图1-5所示的设置主程序界面。
图1-5 单击【选择】，出现如图1-6所示的界面，单击【向下】选择“设置主程序”。 图1-6 显示如图1-7所示的界面，单击【向下】选择“MASTER”单击【选择】。
如图1-7 主程序设置完毕。 2、MASTER程序的编辑 单击【主菜单】—>选择【程序内容】—>【选择程序】—>【选择】，出现如图1-7所示的界面，单击【向下】，选择“MSATER”，单击【选择】。在如图2-1所示的界面下编辑主程序。 图2-1 此处以2个工位，每个工位3种工件的工作站为例创建主程序内容，需要熟悉机器人示教器的基本操作（如【命令一览】【插入】【回车】【选择】）。 插入DOUT OT#(1) OFF程序举例： 光标定位在左侧行号处，如图2-2，如图单击【命令一览】，选择【I/O】，单击【选择】，选择【DOUT】，如图2-3所示的界面
图2-2 图2-3 单击【选择】，显示如图2-4所示的界面，光标定位在“DOUT”上，单击【选择】，显示如图2-5所示的界面，光标定位到“数据”行的ON，单击【选择】，切换成“OFF”，单击两次【回车】则可出入该指令。需要指出的是在光标定位处插入指令是向下插入。
2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念 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）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“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”。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 工业线扫描相机系统 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。 当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件 时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； ■图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制
机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 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。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。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。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。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是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。频闪光照明是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。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
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。
机器视觉与图像分析技术详解 一、要点1．与视觉相关的项目并非全都需要咨询专家的服务；在硬件供应商和开发工具供应商的帮助下，缺乏视觉系统开发经验的开发者通常也可以完成大部分（即使不是全部）开发工作，并且为他们的公司节省费用。2．在开始视觉系统开发之前，你必须回答大约五六个问题；你的答案将基本决定系统的硬件成本。3．你只要选择能够在菜单驱动环境中能使你开始设备开发工作，然后通过图形编程或语法编程来完善程序，就可大大提高效率。4．习惯 一、要点 1．与视觉相关的项目并非全都需要咨询专家的服务；在硬件供应商和开发工具供应商的帮助下，缺乏视觉系统开发经验的开发者通常也可以完成大部分（即使不是全部）开发工作，并且为他们的公司节省费用。 2．在开始视觉系统开发之前，你必须回答大约五六个问题；你的答案将基本决定系统的硬件成本。 3．你只要选择能够在菜单驱动环境中能使你开始设备开发工作，然后通过图形编程或语法编程来完善程序，就可大大提高效率。 4．习惯于视觉系统在安装之后需要悉心呵护的观念；你常常无法预见在系统运行一段时间之后可能有必要调整算法的各种理由。 成功地开发一种基于视觉的设备可能需要很多专业知识，以致许多打算这样做的开发者都不愿意尝试这种任务，而转向求助于那些通过掌握技术的方方面面细微差别建立自己职业生涯的咨询专家。通常，一位咨询专家不仅可以为你节省数倍咨询费的费用，而且还可以节省大量宝贵的时间。即使这样，有些适用于基于视觉的系统开发的紧缩包裹型软件包却使那些没有机器视觉或图像分析经验的人能泰然承担的项目数量不断增加。 如果你缺乏适当的经验，则要走好的第一步是设法确定哪些任务需要外界帮助，哪些任务是你有可能用预包装软件自己迅速完成的。提供开发工具和硬件的厂商通常可以帮助你做出这种判断。在很多情况下，这些厂商的网站都有帮助做出这种决定的工具。给一个这样的厂商打个电话，你通常就可以与一位能搜集有关你设备信息的应用工程师取得联系。在适当的时候，大多数厂商会向你推荐他们熟悉其工作情况的咨询专家。通常，最经济的办法就是，某个项目中仅仅某些部分使用咨询帮助，例如照明部分。 图像分析和机器视觉是相关而又不同的两个领域。从某种意义上说，图像分析是机器视觉的一部分。然而，从另一种意义上说，图像分析是一门更广的学科。实际上，这两领域的分界线常常是模糊不清的。
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
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。
安川视觉使用步骤 1、启动 第一步：打开电源； 第二步：左击(注：切换摄像头)，右击（注：显示存储的图像） 第三步：左右键同时长按进入主菜单选项； 2、物体有无检测 第一步：点击Object Existence Check（物体有无检测）； 第二步：点击Set Parameters（设置参数）； 第三步：点击Camera1 Countof Work (摄像头1工作计数个数，最多可以识别16个)； 第四步：根据实际情况设定个数； 第五步：点击Exit (退出)； 第六步：点击Train CheckPattem (参数登陆菜单)； 第七步：点击Select Camera（选择摄像头）选择摄像头1； 第八步：点击Select Object（选择物体）选择物体1； 第九步：点击MoveL/T（左上移动）框好工件； 第十步：点击Move R/B（右下移动）框好工件； 第十一步：点击Move Entirely (整体移动) 框好工件； 第十二步：点击Run Training（执行模板登陆）每次学习完都需要试运行一下； 第十三步：点击Select Object（选择物体）选择物体2； 第十四步：点击MoveL/T（左上移动）框好工件； 第十五步：点击Move R/B（右下移动）框好工件； 第十六步：点击Move Entirely (整体移动) 框好工件； 第十七步：点击Run Training（执行模板登陆）每次学习完都需要试运行一下； 第十八步：（根据实际需要学习的个数重复以上步骤）； 第十九步：点击Search Param (设定阀值)； 第二十步：点击Threshold/
第二十一步：点击Exit (退出)； 第二十二步：点击Tryout (试运行)检测学习是否成功； 第二十三步：点击Exsecut（执行）； 3、尺寸检测 第一步：点击Dimension Check (物体尺寸检测)； 第二步：点击Measure Number (检测物体个数)，根据实际需要输入物体个数； 第三步：点击Training Template (转移到模板登陆菜单)； 第四步：点击Select Camera (选择相机)，选择1号相机； 第五步：点击Measure No.(选择几号工件)； 第六步：SelectPos（选择测量的点），选择第一个点； 第七步：点击Move L/T (左上移动)，框好位置； 第八步：点击Move R/B（右下移动），框好位置； 第九步：点击Run Training（执行模板登陆）每次学习完都需要试运行一下； 第十步：点击Set Locate Pos（选择方式）； 第十一步：点击Cursor（光标）； 第十二步：选择好位置； 第十三步：SelectPos（选择测量的点），选择第二个点； 第十四步：点击Move L/T (左上移动)，框好位置； 第十五步：点击Move R/B（右下移动），框好位置； 第十六步：点击Run Training（执行模板登陆）每次学习完都需要试运行一下； 第十七步：点击Set Locate Pos（选择方式）； 第十八步：点击Cursor（光标）； 第十九步：选择好位置； 第二十步：点击Exit（退出）； 第二十一步：点击Regist Tolerance (转移到基准状态登陆菜单)
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 2 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。
3 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
概述机器视觉工业五大典型应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用