3D视觉定位和机器人引导技术在物料搬运和精密自动装配中的应用——段峰详解

机器人视觉引导与路径规划随着科技的快速发展，机器人技术在各行各业都得到了广泛应用。

机器人的视觉引导与路径规划是其中一个重要的应用领域。

本文将探讨机器人视觉引导与路径规划的原理、方法以及应用。

一、机器人视觉引导的原理与方法机器人视觉引导是指机器人通过摄像头等视觉传感器获取环境信息，根据这些信息来寻找、识别目标物体，并进行引导的过程。

机器人视觉引导的原理主要包括图像采集、图像处理和目标识别三个步骤。

首先，机器人通过摄像头等设备采集周围环境的图像信息。

然后，对这些图像进行处理，包括去噪、边缘检测、特征提取等操作，以提高图像的清晰度和目标的识别率。

最后，通过图像处理算法，机器人能够识别出目标物体，并进行相应的引导动作。

机器人视觉引导的方法有多种，常用的包括颜色识别、形状识别和特征点匹配等。

颜色识别是通过对目标物体的颜色进行分析和比较，来确定目标物体的位置和方向。

形状识别是通过对目标物体的形状进行分析和匹配，来确定目标物体的位置和姿态。

特征点匹配是通过对目标物体的特征点进行提取和匹配，来确定目标物体的位置和方向。

这些方法的选择取决于具体应用场景和机器人的需求。

二、机器人路径规划的原理与方法机器人路径规划是指机器人在给定环境和任意起始点与目标点之后，寻找一条最佳路径的过程。

机器人路径规划的原理主要包括环境建模、路径搜索和路径评估三个步骤。

首先，机器人需要对环境进行建模，将环境转化为机器人能够理解的数据结构，常用的建模方法有栅格地图和几何地图等。

然后，机器人在环境模型上进行路径搜索，根据搜索算法（如A*算法、Dijkstra算法等）寻找到一条满足要求的路径。

最后，机器人对路径进行评估，根据评估指标（如距离、能耗等）选择最佳路径。

机器人路径规划的方法有多种，常用的包括基于图搜索的方法、基于规划的方法和基于学习的方法等。

基于图搜索的方法包括A*算法、Dijkstra算法等，它们通过在环境模型中进行节点的扩展和更新，找到一条最优路径。

安徽工商职业学院应用工程学院毕业设计题目：基于机器人货物分拣系统设计系别：应用工程学院专业：机电一体化班级：15机电2班姓名：学号：指导教师：日期：目录摘要 (4)第1章引言 (4)、现状及应用 (4) (5) (6) (7)第2章基于机器人货物分拣系统设计 (7) (7) (7) (8) (8) (9) (9) (9) (9) (10) (11) (11) (11) (12) (12)第3章设备的控制系统程序编写 (12) (12)TIA Portal软件的使用 (13)，插入并组态PLC (13) (14) (15) (15) (16) (18) (20)X_SIGHT软件程序的编写 (20) (22) (23) (23) (27)第4章触摸屏设计 (29)第5章总结 (31) (31) (31) (31)摘要当代科学技术发展的特点之一就是机械技术，电子技术和信息技术的结合，机器人就是这种结合的产物之一。

现代机器人都是由机械发展而来。

与传统的机器的区别在于，机器人有计算机控制系统，因而有一定的智能，人类可以编制动作程序，使它们完成各种不同的动作。

随着计算机技术和智能技术的发展，极大地促进了机器人研究水平的提高。

现在机器人已成为一个庞大的家族，科学家们为了满足不同用途和不同环境下作业的需要，把机器人设计成不同的结构和外形，以便让他们在特殊条件下出色地完成任务。

机器人成了人类最忠实可靠的朋友，在生产建设和科研工作中发挥着越来越大的作用。

搬运机器人不但能够代替人的某些功能，有时还能超过人的体力能力。

可以24小时甚至更长时间连续重复运转，还可以承受各种恶劣环境。

当机器人一点与其他传感器结合到一起后，它也不再是简简单单的机器设备了，比如与视觉搭配起来过后它就能实现和人一样的分辨物体、、、、、、、为了避免危险恶劣的工作环境导致的工伤事故和职业病，保护工人的身心安全，对一些特殊工种，工作量大、环境恶劣、危险性高、人类无法涉足的工作领域都可由工业机器人代替。

移动机器人自动输送装备与分拣技术1.带式输送机、链式输送机、辊筒输送机的特点及应用2.移动机器人自动分拣技术与装备的分类3.电子标签辅助拣货系统相关概念4.电子标签应用带式输送机带式输送机特点①输送能力大，效率高；②结构比较简单紧凑，动作单一，自身质量较轻，造价较低，受载均匀，速度稳定，工作过程中所消耗的功率变化不大；③输送距离可以较长，不仅单机长度较长，且可由多台单机组成更长距离的输送线路；④便于实现程序化控制和自动化操作；⑤输送带种类有橡胶带、纺织带、树脂带、钢带、金丝网带。

带式输送机应用带式输送机应用广泛，大量用于家电、电子、电器、机械、烟草、注塑、邮电、印刷、食品以及物件的组装、检测、调试、包装及运输等各行各业。

在物流输送设备中，带式输送机是最经济的输送设备。

带式输送机按其输送能力可分为重型带式输送机（如矿用带式输送机）和轻型带式输送机（如用在电子、塑料、食品、轻工、电器等行业中的输送机）。

链式输送机（链式/板式）链式输送机板式输送机广泛用于冶金、煤炭、化工、电力、机械制造及国民经济的其他工业部门。

它可沿水平或倾斜方向输送各种散状物料和成件物品。

板式输送机优点①适用范围广。

除黏度特别大的物料以外，一般固态物料和成件物均可用它输送。

②输送能力大。

特别是鳞板式输送机，一般称为双链有挡边波浪型板式输送机，其生产能力可高达1000t/h。

③牵引链的强度高，可用作长距离输送。

目前国内板式输送机的使用长度已达到1000m。

④输送线路布置灵活。

与带式输送机相比，板式输送机可在较大的倾角和较小的弯曲半径的条件下输送，因此布置的灵活性较大。

板式输送机的倾角可达30°～35°。

⑤在输送过程中可进行分类、干燥、冷却或装配等各种工艺加工。

⑥运行平稳可靠。

辊筒输送机辊筒输送机特点布置灵活，衔接方式简单紧凑，功能多样，输送平稳，定位精度高，结构简单，运行可靠，维护方便，经济节能等。

辊筒输送机应用辊筒输送机广泛应用于机械加工、冶金与建材、军事工业、化工与医药、轻工与食品、邮电以及现代物流配送中心的分拣作业。

机器人视觉导航的原理与自主定位技术机器人的视觉导航是指通过视觉传感器获取周围环境信息，利用这些信息来确定机器人的位置和方向，并以此为基础进行导航和移动。

视觉导航是机器人在没有人为干预的情况下，自主感知环境并做出相应决策的重要能力。

一、机器人视觉导航的原理机器人视觉导航的原理主要包括图像获取、图像处理和地图构建三个关键步骤。

1. 图像获取图像获取是机器人视觉导航的第一步。

机器人通常配备了各种类型的相机或传感器，如全景相机、深度相机等。

这些相机和传感器可以从不同的角度和距离获取周围环境的图像信息。

2. 图像处理图像处理是机器人视觉导航的核心步骤。

机器人通过对获取到的图像进行处理，提取出关键的特征信息，如边缘、角点等。

同时，还可以利用计算机视觉算法，如目标检测、目标跟踪等，对图像进行进一步分析和识别，以实现环境感知和目标定位。

3. 地图构建地图构建是机器人视觉导航的最终目标。

通过对获取到的图像和环境信息进行处理和分析，机器人可以构建出一个精确的地图模型。

这个地图模型包含了环境的特征和结构信息，为机器人的导航和定位提供参考依据。

二、机器人自主定位技术机器人自主定位技术是机器人视觉导航的关键环节。

它通过视觉传感器获取到的环境信息，以及机器人自身的运动状态，来确定机器人在环境中的位置和姿态。

1. 视觉标记技术视觉标记技术是机器人自主定位的一种常用技术。

它通过在环境中设立一些特殊的标记，如二维码、条码等，机器人可以通过识别这些标记，进而确定自己的位置。

这种技术具有定位准确性高、实时性强等优点，但需要预先安装标记，对环境要求较高。

2. 视觉里程计技术视觉里程计技术是机器人自主定位的另一种常用技术。

它通过计算机视觉算法，分析相邻图像之间的位移和旋转，推导出机器人的运动轨迹。

通过累积这些位移和旋转信息，可以实现机器人的自主定位。

这种技术不依赖于特殊标记，适用于各种环境，但精度会随着时间的推移而逐渐累积误差。

3. 深度学习技术深度学习技术在机器人视觉导航中得到了广泛应用。

机械制造行业的机器人视觉引导技术机器人在现代制造业中发挥着越来越重要的作用，成为提高生产效率、减少劳动力成本的重要工具。

而机器人视觉引导技术作为机器人的一项关键技术，更是在各个领域得到广泛应用。

本文将介绍机械制造行业中机器人视觉引导技术的应用和发展。

一、机器人视觉引导技术的概念和定义机器人视觉引导技术是指通过摄像头、传感器等设备获取图像信息，并通过图像处理、特征识别等算法对图像进行分析和处理，从而引导机器人进行定位、识别、测量等操作的技术。

它可以帮助机器人实现准确定位、精确操作等功能，提高机器人的智能化水平，克服传统机器人只能进行简单重复任务的局限性。

二、机器人视觉引导技术在机械制造行业中的应用1. 零件识别和装配机器人视觉引导技术可以对零件进行识别和分类，根据产品规格进行准确装配。

通过摄像头获取零件图像，利用图像处理算法提取关键特征，确定零件的位置和姿态，并引导机器人进行自动装配。

这样可以提高装配的准确性和效率，并减少人工操作的成本。

2. 检测与质量控制利用机器人视觉引导技术，可以对产品进行自动检测和质量控制。

通过摄像头获取产品图像，对产品进行形状、尺寸、表面缺陷等方面的检测，并利用图像处理算法进行分析和判断。

在生产过程中，机器人可以根据检测结果进行分类、剔除次品产品，从而提高产品质量和减少不良品率。

3. 导航与定位在机械制造过程中，机器人需要进行精确定位和导航，以完成需要进行操作的工作。

机器人视觉引导技术通过对环境进行感知和分析，可以实现机器人的自主导航和定位。

通过识别地标或场景中的特征，机器人可以准确地确定自己的位置，并规划合适的行动路径，提高工作效率和安全性。

4. 手眼协调机器人视觉引导技术还可以实现机器人的手眼协调功能，在执行复杂任务时，机器人可以通过视觉引导实现手部和眼部的精确协调。

例如，在装配过程中，机器人可以通过视觉引导来确定零件的位置和姿态，然后调整手部的姿态和力度，实现精确的装配。

3d eye to hand原理
3D 眼到手（Eye-to-Hand）是指使用视觉信息来引导机器人手臂的运动，以实现精确的三维位置和定位控制。

这种技术通常用于机器人的视觉导航、精确抓取和操作等任务。

下面是3D 眼到手控制的一般原理：
1. 视觉感知：首先，摄像头或其他视觉传感器会捕捉到环境中的图像，并将其传输给计算机进行处理。

2. 特征提取：在图像处理的阶段，计算机会对捕获到的图像进行特征提取。

这些特征可以是物体的边缘、角点、颜色等，以及用于定位和跟踪的标记点或特征点。

3. 相机标定：将捕获到的图像与实际场景进行关联，需要进行相机标定，以确定图像与实际世界之间的几何关系和尺度变换。

4. 姿态估计：使用图像中的特征和相机标定信息，计算机可以估计出机器人手臂当前的位置和姿态。

这可以通过计算图像与物体之间的几何关系来实现。

5. 控制策略：基于当前的姿态估计结果，计算机使用逆运动学
或其他控制算法计算出机器人手臂的运动轨迹和控制命令，使其达到期望的位置和姿态。

6. 执行运动：根据计算出的控制命令，机器人手臂执行相应的运动，将其末端执行器移动到目标位置。

7. 反馈校正：通过不断比较实际运动结果和期望位置，进行反馈校正，使控制更准确。

可以使用视觉传感器不断更新姿态估计，从而实时调整控制策略。

通过以上步骤，3D 眼到手控制能够将视觉信息转化为机器人手臂的运动指令，实现精确的三维位置和定位控制，从而完成各种精细操作和任务。

这项技术在自动化生产、机器人导航、物品抓取等领域具有广泛的应用潜力。

机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究简介：机器人视觉系统的目标识别与位置定位是目前机器人研究领域的一个重要课题。

随着机器人在各个领域的应用不断扩大，对于机器人具备准确高效的目标识别与位置定位能力的需求也日益增加。

本文将从目标识别和位置定位两个方面进行研究探讨，并介绍目前的研究现状和未来发展的趋势。

一、目标识别目标识别是机器人视觉系统中的关键技术之一。

它是指机器人通过对输入图像或视频进行分析和处理，识别出图像中感兴趣的目标物体。

目标识别技术具有广泛的应用领域，如工业自动化、无人驾驶汽车、医疗辅助等。

目前，目标识别技术主要包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法两种。

1. 传统的图像处理方法传统的图像处理方法主要利用图像的颜色、纹理、边缘等特征进行目标识别。

通过提取图像中的特征并利用分类算法进行识别，如SVM、Boosting等。

然而，这种方法在复杂背景、遮挡等情况下容易受到影响，对于目标物体的变形、光照变化等也较为敏感。

2. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在目标识别中取得了巨大的突破。

它利用深度神经网络对图像进行端到端的学习和特征提取，较好地解决了传统方法的问题。

例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测任务中取得了显著的成果。

借助于大规模标注的数据集和强大的计算能力，深度学习方法在大多数视觉任务中都达到了甚至超过人类的识别性能。

二、位置定位位置定位是机器人导航和路径规划的基础，也是实现机器人自主行动的关键。

它是指机器人通过感知周围环境，并准确定位自身位置的过程。

目前，机器人位置定位主要分为基于传感器的定位和基于地图的定位两种方法。

1. 基于传感器的定位基于传感器的定位主要利用机器人安装的各种传感器，如摄像头、激光雷达、惯性测量单元等，获取环境信息，并通过传感器数据进行自我定位。

例如，通过摄像头获取环境图像，利用视觉里程计或SLAM算法进行机器人的位姿估计。

但该方法容易受到环境光照变化、传感器噪声等因素的影响，导致定位精度下降。

工业机器人的视觉引导与精确定位工业机器人在现代工业生产中扮演着重要的角色，其高效的生产能力和准确的动作控制成为了工厂自动化的关键。

然而，在实际应用中，机器人需要能够准确地感知和识别工件的位置和形状，以便进行精确定位和操作。

因此，工业机器人的视觉引导技术变得尤为重要。

一、视觉引导技术的基本原理视觉引导是通过机器视觉系统获取图像信息，并通过图像处理和分析来实现对目标物体的检测、识别和定位。

视觉引导主要包括图像采集、图像处理和图像分析三个步骤。

1. 图像采集图像采集是指通过相机等设备采集到目标物体的图像。

目前，常用的相机有CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）两种类型。

相对而言，CMOS相机具有体积小、价格低、功耗低等优势，在工业机器人应用中得到了广泛的应用。

2. 图像处理图像处理是指对采集到的图像进行预处理和增强等操作，以便提取出目标物体的特征。

图像处理技术包括图像滤波、边缘检测、形态学处理等。

3. 图像分析图像分析是指对处理后的图像进行目标物体的特征提取、检测和识别等操作。

通过图像分析，机器人可以获得目标物体的位置、形状、颜色等信息，从而进行后续的精确定位和操作。

二、工业机器人视觉引导的应用领域工业机器人的视觉引导技术在许多领域都有广泛的应用。

1. 自动装配在自动装配过程中，机器人需要准确地识别零部件的位置和方向，并完成装配动作。

通过视觉引导，机器人可以实现对零部件的自动拾取、对齐和定位，从而提高装配效率和质量。

2. 机器视觉检测工业机器人可以通过视觉引导对产品进行缺陷检测和质量控制。

通过对产品表面的图像信息进行分析，机器人可以快速准确地检测出产品的缺陷和不良现象，并及时进行处理。

3. 物料搬运工业机器人在物料搬运过程中，需要准确地抓取和放置物体。

通过视觉引导，机器人可以识别并定位物体的位置和姿态，从而实现物料的精确搬运。

三、工业机器人视觉引导技术的挑战与发展方向尽管工业机器人的视觉引导技术已经取得了较大的进展，但仍存在一些挑战和改进的空间。

机器人视觉系统中的定位与地图构建随着人工智能技术的快速发展，机器人视觉系统的应用已经成为现实。

机器人视觉系统是指通过机器人的摄像头和传感器，让机器人能够感知周围环境，并进行决策、规划和控制行动。

而在机器人视觉系统中，定位和地图构建是其中重要的一环。

一、定位技术在现实生活中，人类常常通过地图和定位系统来确认自己的位置并导航，机器人也需要进行类似操作。

定位技术可以让机器人在现实世界中定位、导航和执行精确动作。

本文将简要介绍目前较为流行的几种机器人定位技术。

1.全球定位系统全球定位系统（GPS）是一种基于卫星的定位技术，可以通过三个或更多卫星的信号进行定位。

GPS定位具有精度高、稳定性好、易于使用和广泛应用等优点。

但是由于GPS信号在复杂的环境中受到干扰较大，因此常常需要结合其他定位技术进行辅助。

2.惯性导航系统惯性导航系统（INS）是通过加速度计和陀螺仪的测量值来计算速度、位置和方向的一种定位技术。

INS具有响应速度快、精度高、可靠性强和不依赖于外界环境的优点。

但是由于INS存在漂移的问题，因此需要结合其他定位技术对其进行修正。

3.视觉定位系统视觉定位系统（VLS）是利用机器人摄像头的图像信息进行定位的一种技术。

VLS具有对环境要求低、响应速度快、精度高和实时性好等优点。

但是由于VLS对环境中的光照和纹理等因素敏感，因此需要在不同环境中进行校准和调整。

二、地图构建技术地图构建技术是指通过机器人的感知设备，对周围环境进行检测和识别，从而构建出机器人周围的地图。

地图构建技术不仅有助于机器人的定位和导航，同时也为机器人进行任务规划和执行提供了基础。

1.视觉地图构建视觉地图构建是指利用机器人摄像头获取环境图像，通过图像处理技术进行建图的技术。

视觉地图构建在实现方面相对容易，可以按照机器人运动路径不断地更新地图。

但是视觉地图构建需要对环境中的物体、纹理、光照等因素进行识别和区分，对要求较高。

2.激光雷达地图构建激光雷达地图构建是一种常用的机器人地图构建技术，通过机器人上搭载的多个激光雷达扫描周围环境，获取环境中物体的三维信息，并通过三角测量等方法构建地图。

一文搞懂工业机器人系统！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、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.在我们心中的机器人都是被人格化后的机器人形象。

那么，把机器人尤其是工业机器人形象解构以后，他又会是什么样子呢？这样专业的问题，让我们听听东南大学段晋军博士怎么说。

（以下部分内容摘自段博在《机器人大讲堂》中的分享，我们重点介绍一下工业机器人系统）平时不论是新闻上看到的工业机器人、双足机器人、四足机器人还是动漫作品里的机器人形象大部分是机器人本体，而机器人控制系统则是幕后功臣，类似于人的大脑，这个控制系统往往安装在机器人本体的内部或是有一个单独的控制单元。

大家来看下面的一幅图（摘在固高科技的官网），这幅图描绘了一个工业机器人系统的概貌，一个工业机器人系统包括了机器人本体、伺服电机（或者是直流电机）、减速机、驱动器、控制器、示教器、还有一些外围的设备，比如摄像头、六维力传感器、IO模块、焊接部件等等。

对于一个工业机器人系统而言，我们对上面的图进行简化，将刚才的工业机器人系统简化，抽取出工业机器人系统中必不可少的部分：控制系统、机器人本体和示教器。

而控制系统从常规结构上可以分为两部分：执行机构和控制系统。

执行机构包括机器人本体、伺服电机和减速装置；控制系统则分为控制器、伺服驱动器、示教器和拓展模块，其中拓展模块包括力觉模块、视觉模块、抓取模块等，也就是说我们我们所看到的机器人能完成的每个动作，都需要添加拓展模块。

现在进入重点啦，下面来具体分析一下控制系统中每个部分的功能和用途吧。

对于工业机器人系统而言，示教器是用于与用户交互的设备，它能够处理和记忆用户赋予工业机器人的任务指令。

一般情况下，它分为三种模式：示教模式、在线模式和远程模式。

机械设计基础机器人视觉和感知技术机械设计基础——机器人视觉和感知技术一、导言机器人是一种能够感知环境、学习和执行任务的智能设备。

视觉和感知技术是机器人实现这些功能的核心模块之一。

本文将对机器人视觉和感知技术进行基本介绍，并探讨其在机械设计中的应用。

二、机器人视觉技术1. 机器人视觉传感器机器人视觉传感器是机器人获取图像信息的主要工具。

常见的机器人视觉传感器包括相机、激光雷达和红外传感器等。

这些传感器能够捕捉到环境中的光线、深度和温度等数据，为机器人提供必要的信息。

2. 机器人图像处理机器人通过对获取到的图像进行处理，提取其中的特征信息。

图像处理技术可以包括图像滤波、边缘检测、特征提取等。

通过这些图像处理算法，机器人能够识别和定位物体，为后续操作提供基础。

3. 机器人目标检测和识别机器人通过图像处理技术可以实现目标检测和识别。

例如，通过训练机器学习算法，机器人可以学会识别物体的种类和位置。

这对于机器人执行各种任务具有重要意义，如自动拣选、自主导航等。

机器人视觉导航是指利用机器人视觉技术实现自主导航和路径规划。

通过对环境进行三维建模和定位，机器人可以根据目标位置规划出最优路径，并进行避障和避免碰撞等操作。

三、机器人感知技术1. 机器人触觉传感器机器人触觉传感器可以测量物体的力、力矩以及接触情况等信息。

通过感知物体的力学特性，机器人可以实现柔性抓取、力控操作等。

2. 机器人声音和声纳传感器机器人声音和声纳传感器可以感知环境中的声音和声波。

这些传感器可以用于声源定位、语音识别、防护等应用。

3. 机器人环境感知机器人通过环境感知技术可以实现对环境中物体的检测和跟踪。

例如，通过激光雷达可以获取环境的深度信息，从而实现对环境中障碍物的检测和避障。

四、机器人视觉和感知技术在机械设计中的应用1. 机器人装配与操作机器人在装配和操作过程中，需要准确感知和识别物体，以实现精准抓取和放置。

视觉和感知技术能够帮助机器人完成这些任务，提高装配和操作的精度和效率。

工业机器人视觉定位技术及应用研究发布时间：2022-11-22T07:47:27.048Z 来源：《中国建设信息化》2022年8月14期作者：宋海峰[导读] 在实际生产工作过程中宋海峰丹东东方测控技术股份有限公司辽宁丹东 118000摘要：在实际生产工作过程中，工业机器人对工作条件和工作环境的适应能力和应对能力要求较高，主要体现在无论是生产多个批次的产品，还是生产多个品种的产品，都能够用在生产中，在提高生产质量的同时，还进一步提升了生产效率。

在充分利用工业机器人原有的集成技术的基础上，视觉定位技术的科学合理应用，能够使工业机器人敏锐感知周边环境，有利于工业机器人快速完成高质量的生产工作，将工业机器人的效用充分发挥出来。

鉴于此，本文立足于工业机器人视觉标定的定位原理分析，围绕工业机器人视觉定位技术的应用展开如下探讨。

关键词：工业机器人；视觉定位；技术应用1.工业机器人视觉标定的定位原理分析当前，复杂的数学模型非线性算法是工业机器人的主要标定算法，主要是根据摄像机的具体参数，对关键性参数进行转换矩阵运算，以此来达到减少机器人视觉标定中潜在误差的作用。

（1）视觉系统的组成。

光源元器件、定位相机、镜头、视频图像采集卡以及CTRL单元控制器是组成视觉系统的主要部件。

工业机器人图像采集相对复杂，在此过程中需要进行去噪处理，以便能够得到更加清晰的图像，保障图像的采集效果。

如图1所示为系统图像采集过程示意图。

图1工业机器人视觉定位图像采集过程（2）工件信息的提取。

在进行视觉标定定位的时候，工业机器人需要根据工件图像提取数据信息，比如，提取工件的特征信息、工件的数据信息存储以及工件的理论位姿数学计算等。

2.工业机器人视觉定位技术应用2.1工业机器人视觉系统机器人视觉系统根据相机的安装位置不同，可将其分为眼科系统和眼睛系统这两个部分，其中，眼科系统也就是将相机固定在机器人末端执行器上，眼科系统会随着机器人移动而移动，但是，二者的相对位置不会发生变化。

工业机器人视觉系统的目标定位张志远;伏冬孝;段坚【摘要】机器视觉的应用越来越广泛，也成为了工业机器人获取环境信息的重要方式。

通过工业机器人视觉系统采集工作台上物品的图像，对获取的图像进行处理，使用阈值法对图像进行分割。

在获得图像轮廓的基础上，通过轮廓的最小外接矩形计算物体质心的位置。

试验结果表明，该方法能够快速准确地获得多个目标的质心位置。

%The application of machine vision is more and more wide , which has become an important way for environmental information on industrial robot .The paper introduced an industrial robot vision system ,which acquired images ,processed the images ,and used threshold method for image segmentation .The centroid position was confirmed using minimum enclosing rectangle method after gaining the outline of target .The experimental results show that this method can quickly and accurately obtain multiple target centroid position .【期刊名称】《机械工程与自动化》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】3页(P130-131,134)【关键词】机器人视觉;图像分割;多目标;目标定位【作者】张志远;伏冬孝;段坚【作者单位】华北电力大学机械工程系,河北保定,071000;华北电力大学机械工程系,河北保定,071000;华北电力大学机械工程系,河北保定,071000【正文语种】中文【中图分类】TP242.6+20 引言机器视觉就是利用机器代替人眼对周围环境来做各种测量和判断。

人工智能专题·专题三测验（权重20%)一、判断题2. 自然语言理解可能会导致很多人失业。

A. 对B.错正确答案： A3.GPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。

A. 对B. 错正确答案： A4.智能制造的发展是我国由制造大国向制造强国转型升级的关键。

A. 对B. 错正确答案： A5. 第三代防火墙利用大数据和机器智能技术对业务逻辑进行分析。

A. 对B.错正确答案： A6. 人工智能在医学领域的应用包括读片、标本分类和疾病诊断。

A. 对B. 错正确答案： A7.大数据能跟踪每一个商品和每一笔交易。

A.对B. 错正确答案： A8. 传感器是物联网实现的基础和前提。

A. 对B. 错正确答案： A9. 通过物联同技术可以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

A.对B.错正确答案： A10.第二代防火墙通过数据驱动的方法，在系统层面做分析。

A. 对B. 错正确答案： A11.大数据具有全面性的特点。

A. 对B. 错正确答案： A二、选择题13.机器人的基础研究层面主要是研究()。

(D控制技术＠传感技术＠智能机器人＠行动规划A. 心＠＠B. 心＠＠c.®@@D.团＠＠正确答案： D14.()主要指在识别出物体的基础上，精确给出物体的坐标和角度信息。

A. 模式识别C.尺寸测量D.外观检测正确答案： B15.智能物流是连接客户、（）和制造业的重要环节。

A.供应链B.互联网C.大数据D.社会物流资源正确答案： A16.《智能制造装备产业“十二五”发展规划》将智能制造装备定义为：智能制造装备是具备感知、（）、（）、（）、控制功能的制造装备。

A.计算推理模仿B.分析推理决策C.分析计算推理D.操作修复生产正确答案： B17.RFID指()。

A.射频识别B.红外感应器C.全球定位系统D.激光扫描器正确答案： A18.扫地机器人是属于（）。

A.工业机器人B.服务业机器人C.特种机器人D.人工智能机器人19.机器视觉的基本功能包括（）。

基于全景视觉机器人定位的路标提取方法崔宝侠;张驰;栾婷婷;段勇【摘要】针对全景图像像素点过多、图像复杂导致单一图像分割算法难以提取出图像中人工路标的问题，提出了一种用 HSV 阈值分割法与 OTSU 最大类间方差法相结合的算法。

通过对两种算法的结合使用，可以更有效地滤除图像中的干扰区域及干扰点，从而将路标从图像中提取出来。

利用三角定位法的相交圆法计算出移动机器人的坐标，完成对移动机器人的定位。

结果表明，该方法能够提取出全景图像中的路标，有效地避免了错误提取的情况，具有一定的可行性。

%In order to solve the problem that the single image segmentation method can hardly extract the artificial landmarks in the image due to the fact that the pixel points are abundant and the image is complicated in panoramic image,a method in combination with both HSV threshold segmentation method and OTSU method was proposed.Through the combination use of two methods,the disturbance areas and disturbance points in the image could be effectively eliminated,and the landmarks could be extracted from the image.In addition,the coordinate of mobile robot could be calculated with the intersecting circle method of triangulation positioning method,and the positioning of mobile robot was completed.The results show that the method can extract the landmarks in the panoramic image,effectively avoid the situation of error extraction,and show certain feasibility.【期刊名称】《沈阳工业大学学报》【年(卷),期】2016(038)005【总页数】5页(P526-530)【关键词】全景视觉;室内环境;移动机器人;全景图像;HSV阈值分割;人工路标;可行性;三角定位【作者】崔宝侠;张驰;栾婷婷;段勇【作者单位】沈阳工业大学信息科学与工程学院，沈阳 110870;沈阳工业大学信息科学与工程学院，沈阳 110870;沈阳工业大学信息科学与工程学院，沈阳110870;沈阳工业大学信息科学与工程学院，沈阳 110870【正文语种】中文【中图分类】TP391.4目前移动机器人在各个领域广泛应用，如足球比赛机器人、探测机器人及服务机器人等[1]，移动机器人导航技术是衡量其智能水平的关键因素.机器人在未知环境中进行一系列的避障、路径规划等导航行为时，定位问题最为关键，因此，机器人自定位是移动机器人实现导航、运动规划等自主能力的基础[2]，也是评价机器人性能的关键指标之一[3].近年来，室内定位技术作为导航定位技术的重要组成部分，其研究受到了关注[4].在室内移动机器人的定位中，根据采用传感器的不同有多种不同的定位方法，本文研究的是基于全景视觉传感器的移动机器人定位.全景视觉传感器由一个曲面反射镜和一个摄像机构成，如图1所示.与传统的单、双目摄像机相比，全景视觉传感器能够提供更广阔的视野范围，使其在面积较大的室内环境中采集路标时稳定而高效.但是该传感器也存在一定的缺陷：一方面是由于曲面反射镜的作用，全景图像中的物体会发生畸变，这导致图像中的尺度扭曲，距离信息不再与实际成正比例关系，使得在实际应用时全景图像往往需要先进行展开操作，这会带来一定的误差，也会增加算法的运算时间；另一方面是由于全景图像大，像素点多(本文图像像素为2 048×1 536)，导致路标在图像中占据的面积很小，增加了全景图像路标提取的难度.南开大学的贺峰等[5]利用基于链表的数字图像滤波算法完成了全景视觉下路标的识别匹配，并利用三角定位算法完成了移动机器人的定位，该方法较为简单灵活，但是受环境的影响较大，定位成功率不高；剑桥大学Thrun等[6]采用了基于概率的Bayes滤波框架方法，但是该算法相对复杂，并且通常受到假设条件的限制，难以找到最优值.本文提出一种基于HSV阈值分割与OTSU(最大类间方差法)相结合的算法提取人工路标，并完成定位计算.图像分割是利用图像统计特征和视觉特征将一幅图像分解为具有相同性质的区域，并从中提取感兴趣目标的过程[7].在对全景图像进行路标提取时，由于图像面积大，路标在图像中占据的比重小，故无法通过灰度直方图方法将路标直接提取出来；而由于图像的像素点多，在用颜色分割法进行图像分割时会伴有大量的干扰点，这些干扰点可能会聚拢形成干扰区域，导致颜色分割法也无法成功提取路标.本文采取方法是：先用HSV阈值分割法分割出带有路标、干扰点及干扰区域的图像，再用OTSU法进行图像分割，分解干扰区域.整个图像分割与路标提取的流程图如图2所示.1.1 颜色模型变换摄像机拍摄的图片是RGB模型，但一般不能直接使用RGB模型进行图像处理，主要原因是模型受光线强弱影响大，不利于特征颜色的提取[5]；另外RGB模型不符合人的视觉特征，进行阈值化处理多有不便，故本文将RGB模型转换为HSV模型，在HSV空间中对图像进行阈值分割.1.2 HSV阈值分割HSV颜色模型是将颜色分成H(色度)、S(饱和度)及V(亮度)来表示，其中色度代表颜色信息，饱和度代表颜色深浅程度，它们独立于亮度信息V，这是HSV模型的一个突出优点[8].由于全景图像拍摄面积很大，图像中不可避免会有一些地面反光和阴影区域，可以通过为HSV模型的S和V通道设定阈值来去除反光和阴影，阈值表达式为不同的H值能够区分不同的颜色，但是在光照变化的情况下，物体的色度可能会随之发生偏移，因此阈值H的设定范围不能过于精确，否则可能会出现光照变化导致路标检测不到的情况发生.本文首先研究绿色路标的提取，为H设定阈值以排除非绿色的区域，阈值表达式为标准情况下，绿色的H值为120°，保留图像中H值为90°～150°的像素点，阈值设定较为宽泛，能够保证在光线变化时，绿色路标依然被检测到.图3a是采集的全景图像，图3b是经过HSV阈值分割后的图像.由图3可见，经过HSV阈值分割后，图像中只剩下绿色的路标，还有一些干扰点和由干扰点构成的干扰区域.1.3 OTSU自动阈值分割经过HSV阈值分割以后，图像中除了路标以外还会存在干扰点甚至干扰区域，仅使用HSV阈值分割无法提取出路标，还需要一种算法将路标与干扰区域分离开.路标是一个完整的物体，它的像素灰度值基本一致，而干扰区域并不是一个完整的物体，其不同像素之间的灰度值可能会有很大差异，因此可以利用OTSU算法将干扰区域分解.OTSU法又叫大津法或最大类间方差法，在图像分割研究领域中被认为是最经典的算法[9].算法中阈值把图像分为目标与背景两类，通过判断类间方差值是否为最大值来决定该阈值是否为最优阈值[10]，两部分的方差越大，说明目标和背景之间差别越大，分离性越好.本文采用这种算法寻找使图像类间方差最大的灰度值，对图像进行二值化分割，能够去除大量的干扰像素点.设图像的灰度级是L，其中第i级像素的个数是Ni，图像中总的像素点个数即为Ni，其中灰度不为0的像素个数为选取一个分割阈值k将图像中所有像素分为C0(目标类)和C1(背景类)两类.其中C0类的像素灰度级是1～k，C1类的像素灰度级是(k+1)～(L-1).图像的平均灰度级为当k从1～(L-1)变化时，计算不同k值的类间方差，则最大时的k值就是要求的最佳分割阈值.对经过HSV阈值分割后的图像再进行OTSU分割，得到的分割阈值k与类间方差的变化曲线如图4所示，其中峰值处为图像类间方差最大处.图像的OTSU阈值分割结果如图5所示.此次分割将图像中像素值不为零的像素点由25 400个减少到10 200个，进行OTSU阈值分割后，图像中除路标外已经没有其他大块连通区域，去除之后就可以得到只有路标是明亮区域的图像，完成了路标的提取.用同样的流程将图像中其他颜色的路标分别提取出来，提取结果如图6所示.本文采用了三角定位法的相交圆法进行定位，已知两个路标的绝对坐标A(x1，y1)，B(x2，y2)以及机器人到两个路标点连线的夹角α，则可根据同弧所对圆周角相等原理，确定唯一的一个圆，并求出其圆心、半径.当图像中路标个数为N且N≥3时，则可确定N(N-1)/2个圆，任取其中的两个进行方程联立，则求出的解一个是已知路标的坐标，另一个就是移动机器人的坐标.在实际工程应用中，应尽量减小测角误差来提高定位精度，一般来说，路标均匀分布在机器人的周围时，定位精度相对较高[11].本实验定义黄色路标中心点P1坐标为(0 cm，0 cm)，红色路标中心点P2为(60 cm，240 cm)，橙色路标中心点P3为(360 cm，120 cm)，移动机器人中心点O 的实际位置坐标为(160 cm，120 cm).据此计算出P1、P2与O的实际夹角α1=∠P1OP2=87°，P2、P3与O的实际夹角α2=∠P2OP3=129.8°.对得到的路标中心进行三角定位计算，得到的测量夹角=128.2°，实验测量的夹角与真实值分别相差1.5°和1.6°.用相交圆法计算出移动机器人的测量中心坐标O′为(163.57 cm，115.01 cm)，与真实值的误差为6.14 cm，实验结果与理论结果较为接近.本文使用全景视觉传感器采集机器人周围的图像，对于面积很大、像素点很多的图像，采用了HSV阈值分割与OTSU阈值分割相结合的图像分割方法，成功提取出图像中的各种颜色路标.利用三角定位算法的相交圆法求出机器人坐标，完成了定位.该方法有效解决了全景图像像素点过多导致路标难以提取的问题，而且避免了全景图像展开带来的误差和算法复杂度，提高了定位精度.(LI Hai，CHEN Qi-jun.Mobile robot map building and localization based on omni-vision [J].Control and Decision，2014，29(2)：215-220.) 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