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

毕业设计（论文）题目工业机器人视觉伺服专业自动化1 / 50摘要机器人视觉伺服是利用从图像中提取的视觉信息—视觉特征，进行机器人末端执行器的位置闭环控制。

它是实时图像处理、机器人运动学、控制理论、计算机技术以与实时计算等领域的融合，是计算机视觉研究前沿的一个重要分支。

本文首先研究了基于标定技术的机器人视觉伺服，推导了眼在手和眼固定两种配置下的手眼映射关系—图像雅克比矩阵，并在MATLAB环境下对这两种配置分别仿真，仿真结果表明该方法能很好地定位到目标。

然而，在实际中，由于种种原因，这种基于标定的机器人视觉伺服方法受到了很大的限制。

无标定视觉伺服开始成为机器人视觉伺服领域的一个研究热点，所谓“无标定”视觉伺服是指在不预先标定摄像机和机器人参数的情况下，直接通过图像上的系统状态误差来设计控制律，驱动机器人运动，使系统误差收敛到一个容许的误差。

因此，本文研究了基于kalman滤波原理的机器人无标定视觉伺服，并对其仿真，仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。

最后，采用VC++6.0编写控制软件，并以MOTOMAN—SV3XL型六自由度工业机器人为对象，采用 CCD摄像机、图像采集卡与PC机建立了机器人无标定视觉伺服实验平台，完成了基于kalman滤波的机器人无标定视觉伺服定位实验，实验结果表明该方法能很好的定位到目标。

关键词：MOTOMAN-SV3XL工业机器人、图像雅可比矩阵、Kalman滤波、无标定视觉伺服AbstractRobot visual servoing Is to use visual information-visual features, which are extracted from the images, to complete robot end-position closed-loop control. Robot visual servoing researchis the fusion of some degree of expertise in several area,suchasreal-time image processing, robot kinematics,robot dynamics, control theory, computer technology ,real-time3 / 50computation and so on. It is a important subject in the research field of computer vision.First,I studied visual servoingrobot, which based on the calibration technique and derived the relationship between eye and hand—image jacobian matrix.Then simulated the eye-in-hand and the eye-fixed robot visual servoing under MATLAB. Simulation results show that this method can well positioned to target.However in practice, a varity of reasons,limit the application of the visual servoing control method based on calibrated technologies to a great extent. Uncalibrated visual servoing has become a hotspot in the field of robot visual servoing control.Uncalibrated visual servoing means that vision control law is designed directly by the system state error from image plane without pre-calibrating the parpmeters of camera and robot,which controls the robot to make system error converge to a permissible region. Therefore, uncalibrated visual servoing, which based on kalman filter, has been studied and simulated in this paper.Simulation results show the effectiveness and feasibility of the method.Final, completed robot visual servoing positioning experiment, which based on kalman filter.Control software has been programed with VC++6.0. Simultaneously, a MOTOMAN industry robot,a CCD camera and an image grabber card, together with PC host computer,construct a hardware platform. The results show the well performance of the corresponding visual positioning.Keywords: MOTOMAN-SV3XL industrial robot, image jacobian matrix, Kalman filter, uncalibrated visual servoing目录1绪论11.1引言11.2工业机器人视觉伺服控制系统概述21.2.1工业机器人视觉伺服的发展情况21.2.2 视觉伺服的分类21.2.3图像特征的选取71.3 无标定视觉伺服系统81.4本文的主要工作102基于标定技术的机器人视觉伺服122.1图像雅可比矩阵模型简介122.2摄像机模型152.3机器人模型172.4 视觉控制器的设计182.5基于图像雅克比矩阵的机器人标定视觉伺服的仿真18 3基于kalman滤波的机器人无标定视觉伺服233.1引言233.2 kalman滤波算法概述233.3基于kalman滤波原理的信号滤波仿真253.4固定眼的基于Kalman滤波的雅可比矩阵在线辨识273.5基于kalman滤波的机器人无标定视觉仿真284机器人无标定视觉伺服实验324.1系统整体结构324.2 机器人控制子系统324.3视觉信息处理子系统354.4机器人无标定视觉伺服控制实验37I / 505总结41致42参考文献431绪论1.1引言近年来，机器人技术已成为高技术领域具有代表性的战略性技术之一，它使得传统的工业生产方式发生根本性的变化，对人类社会的发展产生深远的影响。

基于图像处理的视觉伺服系统研究随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域的应用越来越广泛。

其中，基于图像处理的视觉伺服系统是一种重要的应用方向。

视觉伺服系统是一种通过图像识别和处理技术实现自动控制的机械系统，包括传感器、图像采集卡、处理器、控制器和执行器等部分。

本文将介绍基于图像处理的视觉伺服系统的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。

一、研究现状基于图像处理的视觉伺服系统是近年来研究的热点之一。

通过图像识别和处理技术，系统可以实现对目标物体的追踪、定位和控制等功能。

目前，已经有不少研究者对该领域进行了深入探究，并取得了重要的研究成果。

1. 图像处理算法图像处理算法是基于图像处理的视觉伺服系统的核心技术之一。

包括图像预处理、特征提取、分类识别等多个方面。

其中，特征提取是关键的一步，需要根据不同的目标物体选择不同的特征提取算法。

当前常用的特征提取算法有边缘检测算法、颜色直方图算法、形状匹配算法等。

2. 传感器技术传感器技术是基于图像处理的视觉伺服系统的另一核心技术。

目前常用的传感器包括相机、红外线传感器、超声波传感器等。

相机是其中最常用的一种，具有高分辨率、图像鲜明等优点。

同时，随着科技的不断进步，传感器技术也在不断创新，新型传感器的出现将极大地促进系统性能的不断提高。

3. 控制算法视觉伺服系统的控制算法需要结合上述两个核心技术实现，包括控制平台的设计、PID控制算法的实现等多个方面。

当前常用的控制算法包括模糊控制算法、神经网络控制算法等。

二、应用领域基于图像处理的视觉伺服系统在多个领域中得到了广泛应用。

以下是其中几个应用领域：1. 工业制造基于图像处理的视觉伺服系统可以应用于工业生产线上，实现对生产过程中物件的位置、姿态、大小的检测与控制。

例如，在给瓶子打标签时，系统可以对瓶子的大小、形状进行检测，确保标签放置位置的准确性。

2. 视觉导航基于图像处理的视觉伺服系统可以应用于无人机、机器人等设备的视觉导航。

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。

”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。

机器人视觉伺服系统2014-2-18 15:28:29 浏览：112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。

机器视觉的伺服控制技术简述1.前言机器视觉通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，即用机器代替人眼来测量和判断，它是快速发展的人工智能领域的重要分支。

机器视觉的伺服控制通过对来自图像提取装置的图像信息，分析其像素分布和亮度、颜色等，提取目标特征，进而结合控制需求来控制现场的设备动作。

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。

机器视觉的应用有助于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幅提高生产的自动化程度和效率。

随着机器视觉技术的发展与成熟，基于机器视觉的自动监测与智能控制系统将广泛应用于电子制造、半导体、汽车、交通、工业生产等各个领域，并主要从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸，成为提升产业自动化水平、实现中国制造 2025 的重要技术手段。

二、机器视觉及其伺服控制技术的国内外研究现状机器视觉包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光学成像技术、传感器技术、计算机技术等，是一门多学科交叉融合技术。

机器视觉系统主要包括三部分：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。

如图 1 所示，一个典型的机器视觉及控制系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块等。

图1 机器视觉及控制系统组成其中，采用CCD 摄像机等的光学成像系统和图像捕捉系统将被摄取目标转换成图像信号，在经采集与数字化后传送给专用的图像处理与决策系统，它根据像素分布和亮度、颜色等信息，对这些信号进行各种运算来提取目标的特征（面积、长度、数量及位置等），最后根据预设的容许度和其他条件输出结果（尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格及有/无等）；上位机实时获得检测结果后，指挥运动系统等控制执行模块执行设定的控制操作。

视觉伺服综述一、视觉伺服定义：视觉伺服是利用视觉信息控制机械手末端执行器与目标物体之间的相对位姿(pose：position and orientation)，或者是利用一组从图像中提取的特征来控制机械手末端执行器与该组特征之间的相对位姿。

根据利用图像信息的不同，可以将视觉伺服分为基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服和2.5D视觉伺服。

如果将视觉伺服控制应用到移动机器人，例如自治车辆、自治飞行器和自治潜水器，那么就是利用视觉信息或者一组从图像中提出的特征信息来控制机器人与目标物体之间的相对位姿。

因此，可以认为视觉伺服控制是一门多学科交叉的研究领域，它涉及许多学科，主要包括：数字图像处理、数字信号处理、实时系统、控制理论、运动学、动力学、计算机视觉和机器人学等。

到了80年代末、90年代初，关于视觉伺服的论文数量明显增加，这得益于个人计算机处理能力的提高以及摄像机技术的发展。

因为在个人计算机性能提高之前，研究视觉伺服需要专用的、价格昂贵的采用流水线技术的像素处理设备，因此，当个人计算机性能大幅度提高以后，越来越多的学者加入到视觉伺服控制研究领域，大大地提高了视觉伺服控制研究方面的论文数量。

针对视觉伺服的应用，各国学者也提出了很多的应用原型，例如：从传送带上抓取零件、零件装配、机器人遥操作、导弹跟踪图像系统、水果采摘、汽车无人驾驶和飞机降落等。

二、视觉伺服系统的组成一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

系统首先采用CCD摄像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。

三、视觉伺服控制的研究内容典型的视觉伺服控制任务通常有：①定位问题(positioning)，即通过视觉信息控制机械手末端执行器对准目标物体，也就是控制机械手末端执行器运动到理想位姿。

伺服系统在机器视觉中的应用机器视觉是一种将摄像机、图像处理和机器学习技术结合起来的技术领域，用于使计算机具备对图像和视频进行分析和理解的能力。

在机器视觉的应用过程中，伺服系统发挥着重要的作用。

本文将探讨伺服系统在机器视觉中的应用，并介绍其原理和优势。

一、伺服系统的原理伺服系统是一种自动控制系统，它通过反馈信号来实现对系统行为的控制。

它由一个伺服电机和一个伺服控制器组成。

伺服电机通常是一种高精度的电动机，通过接收控制器发送的指令来调整输出的位置或速度。

在机器视觉中，伺服系统可以通过接收来自图像处理算法的数据，准确地控制机器的位置和角度。

例如，在工业领域，伺服系统可以用于自动装配线上的产品定位和对位。

通过将伺服系统与机器视觉技术相结合，可以实现高精度的定位和对位，从而提高生产线的效率和质量。

二、1. 机器人视觉导航伺服系统在机器人视觉导航中起着关键的作用。

通过将伺服系统与摄像头相连，机器人可以实时接收图像数据并进行处理。

基于图像处理的算法，机器人可以分析图像中的目标物体，并利用伺服系统精确地控制自身的运动以实现导航。

在工业领域，机器人视觉导航广泛应用于自动化生产线，可以帮助机器人完成复杂的装配任务。

在军事领域，机器人视觉导航可以用于危险环境下的侦查和救援任务。

通过伺服系统的精确控制，机器人可以在复杂的环境中进行准确定位和路径规划。

2. 视觉测量与检测伺服系统在机器视觉的测量与检测中也扮演着重要的角色。

通过对图像数据的处理，可以利用伺服系统实现对目标物体尺寸、角度和位置等参数的测量和检测。

这对于自动化生产线中的质量控制和产品检验非常关键。

例如，在半导体行业中，伺服系统可以与机器视觉技术相结合，测量半导体芯片上的特定缺陷和线宽。

通过伺服系统的精确运动控制，可以实现高精度的测量，提高半导体产品的质量和可靠性。

3. 跟踪和捕捉伺服系统在机器视觉中还可以用于目标的跟踪和捕捉。

通过实时接收图像数据，并结合伺服系统的控制，机器可以追踪移动目标并进行捕捉。