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自适应环境的机器人视觉伺服控制方法吴作君;刘国华【摘要】机器人和机器视觉的迅速发展,使得基于视觉的智能机器人得到更加广泛的应用;机器视觉提高了机器人控制系统对环境的适应程度,但其适应程度也受到周围环境对机器视觉算法的影响;针对这一情况,对机器人视觉伺服控制系统中的机器视觉算法进行了改进,提出了一种基于帧间差分法的自适应环境的机器人视觉伺服控制方法,从而提高了控制系统对环境的自适应程度,提高了对机器人控制的精确度,实验和理论分析证明,该方法具有较大的应用前景和实用价值.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2016(024)012【总页数】5页(P63-66,70)【关键词】机器视觉;伺服控制;帧间差分法【作者】吴作君;刘国华【作者单位】中国石油大学胜利学院,山东东营257000;中国科学技术大学,合肥230000【正文语种】中文【中图分类】TP242机器人时高度集成化和自动化的设备，随着工业生产智能化程度的逐步提高，机器人在各个领域发挥着日益重要的作用。
机器人的控制要通过一个控制系统实现，控制系统的输入是机器人的传感设备获取到的传感数据，对其进行处理之后，做出判断，并执行动作。
根据实际需要，机器人所添加的传感设备也是不同的。
例如常见的有压力传感器、超声波测距传感器、视觉传感器、温湿度传感器等。
在众多传感器中，视觉传感器具有适用范围广、获取的信息全面等优点，尤其是伴随着计算机视觉技术的快速发展，视觉传感器正逐渐成为机器人设备中必不可少的传感器。
而基于机器人视觉的伺服控制方法，也得到了了广泛的应用。
但是由于计算机视觉算法受环境影响较大，因此基于机器人视觉的伺服控制方法对于环境的自适应程度仍十分有限，针对这个问题，做出了研究，提出了一种基于熵权法的自适应环境的机器人视觉伺服控制方法。
视觉伺服控制技术是建立在机器人技术、自动控制技术、计算机视觉技术等多个领域技术的基础上的。
很多学者已经进行了广泛的研究，其中最著名的是Hutchinson等人[1-3]所做的引导性研究，之后，很多人在此提出上提出了众多基于视觉控制的方法，包括古典类和现代类等，其中包括PID控制、极点配置等[4]。
基于机器人视觉的工业自动化生产线设计与优化在现代工业生产中，机器人已经成为自动化生产线的关键组成部分。
而机器人视觉系统的应用则进一步提高了生产线的精度、效率和稳定性。
本文将探讨基于机器人视觉的工业自动化生产线的设计与优化。
一、机器人视觉系统在工业自动化中的应用1. 机器人视觉系统的基本原理和功能：机器人视觉系统通过安装摄像机和图像处理软件，实现对物体的识别、定位和测量等功能。
这些信息将被传递给机器人控制系统，从而实现物体的抓取、搬运和组装等任务。
2. 工业自动化中的机器人视觉应用：机器人视觉系统在工业自动化中广泛应用于以下领域：- 零件检测和质量控制：通过机器人视觉系统可以实时检测零件的尺寸、形状和表面质量，从而避免缺陷产品的生产和交付。
- 工件定位和装配：机器人视觉系统可以识别工件位置和方向，从而实现精准的工件装配和定位。
- 物料识别和分类：机器人视觉系统可以识别不同类型的物料，从而实现自动化的物料分类和处理。
- 环境监测和安全控制：机器人视觉系统可以监测生产环境中的安全隐患，并及时采取措施避免事故的发生。
二、基于机器人视觉的工业自动化生产线设计1. 生产线布局设计：在设计基于机器人视觉的工业自动化生产线时，需要考虑以下因素：- 产品工艺流程：根据产品的工艺要求，确定生产线上各个工序的顺序和布局。
- 设备配置：根据产品特性和生产能力要求，选择适当的机器人、摄像机和图像处理软件等设备。
- 人机协作：设计生产线时要考虑机器人与人员之间的协作，确保安全和效率的同时减少人员的负担。
2. 机器人视觉系统的集成：在设计过程中，需要确保各个设备能够无缝集成以实现自动化生产。
集成的关键要点包括： - 视觉传感器选择：根据生产线的需求选择适当的视觉传感器，包括摄像机类型、分辨率和镜头等。
- 图像处理软件开发：根据产品特性和工艺要求，开发图像处理算法和程序，实现物体识别、定位和测量等功能。
- 机器人控制系统集成：将机器人视觉系统与机器人控制系统进行集成，确保其能够实现实时反馈和协作。
机器人及视觉技术实验指导书浙江工业大学机械学院2012年1月目录第一部分：基础编程方法 (3)（一）、实验目的 (3)（二）、实验设备 (3)（三）、实验方法 (3)第二部分：分组实验内容 (18)题目一：基于机器视觉的叶片面积测量系统 (18)题目二：基于机器视觉的硬币计数系统 (18)题目三：基于机器视觉的实时测距系统 (18)题目四：基于机器视觉的实时定位系统 (18)题目五：基于机器视觉的水果识别系统 (19)题目六：基于机器视觉的目标位姿测定系统 (19)题目七：基于机器视觉的形状识别系统 (19)第一部分：基础编程方法（一）、实验目的1、了解VC6.0的运行环境及基本操作；2、了解基于对话框的程序的编写；3、了解PC机USB摄像头的控制；4、熟悉数字图像的存储形式以及常用处理方法；5、利用VC对摄像头对图像进行采集与处理。
（二）、实验设备1、硬件环境：PC机与USB摄像头；2、软件环境：Windows操作系统、VC6.0编辑器、OpenCV1.0开源库。
（三）、实验方法编写程序前，首先下载OpenCV1.0，下载地址：/index.php/Download ，按照网站的“VC6下安装与配置OpenCV1.0”，对VC和操作系统进行设置，正确操作完成后，按照下面的步骤编写程序。
一、开始菜单—>Microsoft Visual Studio 6.0—> Microsoft Visual C++ 6.0，如图1所示，VC6.0运行界面如图2所示。
图1图2二、File —>new…弹出图3所示的对话框。
图3在对话框中选择“MFC AppWizard(exe)”，并在“Project name”对话框中填写程序名称，点击“OK”退出对话框。
图4三、添加文件至camera文件下，包括“DirectShow”文件夹、“CameraDS.cpp”和“CameraDS.h”。
图5四、将工程文件的树形结构展开，添加“CameraDS.cpp”至“Source Files”，添加“CameraDS.h”至“Header Files”。
EPSON机器人视觉培训讲座教学PPT课件REPORTING2023 WORK SUMMARY目录•EPSON机器人视觉概述•EPSON机器人视觉系统组成•EPSON机器人视觉图像处理技术•EPSON机器人视觉识别与定位技术•EPSON机器人视觉检测与测量技术•EPSON机器人视觉系统集成与应用案例PART01 EPSON机器人视觉概述EPSON机器人视觉定义与发展定义EPSON机器人视觉是EPSON公司研发的一种基于图像处理和计算机视觉技术的自动化检测系统，旨在通过模拟人类视觉功能，实现对物体形状、颜色、纹理等特征的识别、定位和测量。
发展历程自20世纪80年代起，EPSON开始致力于机器人视觉技术的研究与应用。
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，EPSON机器人视觉系统逐渐实现了从二维到三维、从静态到动态、从单一到多元的检测与识别能力。
智能家居在家庭环境中，EPSON 机器人视觉技术可实现家居设备的自动识别和控制、家庭安全的自动监控和报警等，提高家居生活的便捷性和安全性。
工业制造在自动化生产线中，EPSON 机器人视觉系统可用于零部件的自动识别和定位、产品质量的自动检测等，提高生产效率和产品质量。
物流仓储在智能仓储系统中，EPSON 机器人视觉技术可实现货物的自动识别和分类、库位的自动规划和优化等，提高物流效率和准确性。
医疗卫生EPSON 机器人视觉系统可用于医疗影像的自动分析和诊断、手术机器人的自动导航和定位等，提高医疗水平和效率。
高精度识别高速处理灵活配置易用性EPSON机器人视觉系统采用先进的图像处理和计算机视觉算法，可实现高精度的物体识别和定位。
EPSON机器人视觉系统支持多种硬件配置和软件定制，可根据用户需求进行灵活配置和扩展。
EPSON机器人视觉系统具备高性能的计算能力，可实现高速的图像处理和数据分析。
EPSON机器人视觉系统提供友好的用户界面和简单易用的操作方式，方便用户进行使用和维护。
机器人与视觉标定理论详解相机固定不动, 上往下看引导机器人移动机器人与视觉标定理论详解相机固定不动, 上往下看引导机器人移动1.相机非线性校正使用标定板做非线性校正2.相机与机器人做9点标定可以使用机器人扎9个点，或者机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，然后标定3.计算机器人的旋转中心机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内，相机可以得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标即为旋转中心4.相机通过公式计算得出最终的输出结果(rx0, ry0)为旋转中心，( x, y)为被旋转的点，(x0,y0)旋转后的点x0= cos (a) * (x-rx0) – sin (a) * (y-ry0) +rx0y0= cos (a) * (y-ry0) + sin (a) * (x-rx0) +ry0相机固定不动, 下往上看1.相机非线性校正使用机器人吸起标定板做非线性校正2.相机与机器人做9点标定可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，然后标定。
参考上面的上往下看。
相机固定在机器人上，离旋转中心较近1、相机非线性矫正2、相机与机器人做9点标定可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，（机器人每次需要回到固定位置拍照），然后标定3、计算机器人的旋转中心机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内，相机可以得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标即为旋转中心相机固定在机器人上，离旋转中心很远1、相机非线性矫正2、相机与机器人做9点标定3、计算机器人的旋转中心4、相机通过公式计算得出最终输出结果注：由于选择中心距离视野很远，通常拟合出来的旋转中心存在比较大的误差，给定位精度造成影响。
分离轴分离轴的设计方式有很多，XY + θ, X+Y θ, X θ+Y….,具体状况具体分析，目的是要找到旋转中心，做好9点标定。
