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《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能、机器视觉和自动化技术的快速发展，工业生产中的机器人技术日益成为研究的热点。
其中，基于视觉引导的机器人定位与抓取技术对于提高生产效率、降低成本以及优化生产线具有至关重要的作用。
本篇论文主要对基于视觉引导的ABB 机器人定位与抓取技术进行研究，以期为相关领域提供参考。
二、研究背景及意义近年来，工业自动化已成为提高生产效率的重要手段。
在此背景下，基于视觉引导的机器人技术逐渐崭露头角。
视觉系统通过捕获目标物体的图像信息，为机器人提供定位和抓取的依据。
其中，ABB机器人凭借其高性能、高精度以及强大的运动控制能力，在工业生产中得到了广泛应用。
因此，研究基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术具有重要的现实意义。
三、相关技术概述3.1 视觉系统视觉系统是机器人实现定位与抓取的关键。
通过图像采集设备（如摄像头）获取目标物体的图像信息，经过图像处理与分析，提取出目标物体的特征信息，为机器人提供定位与抓取的依据。
3.2 ABB机器人ABB机器人具有高性能、高精度以及强大的运动控制能力。
其高灵活性、高速度和高精度的特点使其在各种工业生产场景中表现出色。
通过与视觉系统的结合，ABB机器人能够实现更高效的定位与抓取。
四、基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术研究4.1 定位技术研究在视觉引导下，ABB机器人通过图像处理与分析技术实现目标物体的定位。
首先，通过图像采集设备获取目标物体的图像信息；其次，利用图像处理与分析技术提取出目标物体的特征信息；最后，通过算法计算目标物体的位置信息，实现机器人的精确定位。
4.2 抓取技术研究基于定位技术，ABB机器人可实现目标物体的精确抓取。
在抓取过程中，需要考虑多种因素，如目标物体的形状、大小、重量以及抓取点的选择等。
通过合理的机械结构设计、抓取策略制定以及控制算法优化，实现机器人的高效抓取。
五、实验与分析为了验证基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术的有效性，我们进行了相关实验。
基于视觉引导的工业机器人智能抓取研究摘要：本研究提出了一种基于视觉引导的工业机器人智能抓取技术，通过引入深度学习算法和视觉传感器，实现工业机器人对于不同形状、大小、材质的物体的高效抓取。
具体而言，本研究提出了一种基于卷积神经网络的物体检测和定位算法，以及一种基于逆向运动学的机器人运动规划算法，实现智能抓取过程中的物体检测和抓取路径规划。
实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高工业机器人的抓取能力和抓取效率。
关键词：视觉引导；工业机器人；智能抓取；深度学习；物体检测；机器人运动规划随着工业自动化的不断发展，工业机器人在生产线中的应用越来越广泛。
然而，机器人的抓取能力在很多情况下仍然不如人类。
人类具有高度的视觉识别和空间感知能力，这使得我们能够轻松地抓取各种形状和大小的物体。
因此，通过视觉引导技术来提高工业机器人的抓取能力已经成为了当前研究的热点之一。
本研究旨在探索基于视觉引导的工业机器人智能抓取技术，通过引入视觉传感器和深度学习算法，实现机器人对于不同形状、大小、材质的物体的高效抓取。
本研究将会涉及到机器视觉、深度学习、机器人控制等多个领域的知识，同时将会进行实验验证，以验证所提出的方法的有效性和可行性。
一、工业机器人智能视觉引导技术的分类工业机器人智能视觉引导技术可以按照不同的分类方式进行划分，以下是其中几种分类方式：1、根据视觉传感器类型的不同，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为单目视觉、双目视觉、深度相机等不同类型。
2、根据机器人与物体之间的相对位置关系，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为固定位置视觉引导和移动位置视觉引导两种。
3、根据机器人抓取的目标物体的类型，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为刚性物体抓取和柔性物体抓取两种。
4、根据使用的算法不同，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为传统视觉算法和深度学习算法两种。
5、根据机器人抓取的难度和复杂程度，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为简单物体抓取和复杂物体抓取两种。
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能、机器视觉和自动化技术的快速发展，工业生产过程中的机器人技术得到了广泛应用。
其中，基于视觉引导的机器人定位与抓取技术成为了研究的热点。
本文以ABB机器人为研究对象，对其在视觉引导下的定位与抓取技术进行深入研究，旨在提高机器人在复杂环境下的作业效率和准确性。
二、研究背景与意义ABB机器人作为工业自动化领域的佼佼者，其定位与抓取技术的研发对于提高生产效率、降低人力成本具有重要意义。
视觉引导技术通过图像处理和模式识别，为机器人提供目标物体的位置和姿态信息，从而实现对目标的精准定位与抓取。
本研究不仅有助于提升ABB机器人在工业领域的应用价值，还为其他类型机器人的研发提供借鉴。
三、相关文献综述近年来，国内外学者在机器人视觉定位与抓取技术方面取得了显著成果。
在视觉系统方面，研究主要集中在图像处理、特征提取和目标识别等方面；在机器人控制方面，则关注于路径规划、运动控制和力控制等方面。
此外，还有一些学者将深度学习等人工智能技术应用于机器人视觉系统中，提高了机器人在复杂环境下的作业能力。
然而，目前的研究仍存在一定局限性，如对光照、颜色和形状等变化的适应性不足，以及在动态环境下的实时性等问题。
因此，本研究旨在解决这些问题，提高机器人的作业效率和准确性。
四、研究内容与方法本研究以ABB机器人为研究对象，采用视觉引导技术实现目标的定位与抓取。
具体研究内容包括：1. 视觉系统设计与实现：设计并实现一个适用于ABB机器人的视觉系统，包括图像处理、特征提取和目标识别等模块。
2. 目标定位与抓取策略：研究目标物体的定位方法，包括基于图像处理的定位和基于机器学习的定位。
同时，研究抓取策略，包括抓取点的选择、抓取力的控制等。
3. 实验设计与分析：设计实验验证所提出的定位与抓取策略的有效性，并对实验结果进行分析。
研究方法主要包括文献调研、理论分析、实验设计和数据分析等。
基于3D视觉的机器人无序抓取系统摘要：机器视觉因其具有适应性好、柔性强、非接触等特点，被广泛用于自动化生产线的工件尺寸检测、缺陷检测以及分拣中。
使用机器视觉进行测量并配合多关节机器人进行工件的分拣，可以提高作业效率，降低工人作业的劳动强度。
在自动化生产线中，零部件的抓取及安放，是一个非常重要的环节，也是目前自动化产线消耗人力最大的一个环节。
有些类型的工件，若使用机械振动分拣装置，不仅可靠性低，而且振动噪声非常巨大，严重影响工人的身体健康。
关键字：3D视觉；机器人；无序抓取系统0引言随着科技的进步与发展，人们对自动化领域提出了无人工厂，高精度装配等理念，这些理念的核心作用就是降低人工参与度。
而工业机器人的出现，一定程度上满足了人们对自动化行业提出的要求。
如今越来越多的工业机器人系统集成了视觉接口，利用视觉技术配合机械手实现目标物体的定位，分类，检测。
机器视觉的核心就是将相机采集的图像进行处理，提取图像的特征信息，来判断图像上层语义，进而替代人眼和人脑完成约定任务，甚至可以完成特殊环境下人眼无法完成的任务。
除此之外视觉技术还运用在虚拟现实，汽车导航，瑕疵检测等领域。
本文运用机械手与视觉技术的结合，将物料盒中的无序物料进行识别，定位，并引导机械手进行抓取，有序放入物料盒中。
1系统的硬件组成与搭建1）CCD相机：相机采用大华公司A3600MG18型号相机，使用千兆网卡与工控机通讯，安装在物料盒，来料盒上方，与机械人末端下方。
2）镜头：镜头采用日本COMPUTAＲ公司的25mm标准镜头。
3）计算机：采用研华公司的工控计算机，软件运行环境为Window10，VisualStudio2017C#，CPU：Inteli5-4800，RAM：12GB。
4）光源：光源采用上海愷威光电科技的LED环形光，此款源可以减少相机曝光时间，提高图像质量。
5）机器人：采用雅马哈YK500-600XGL四轴机械手。
该机械手末端重复精度可达到0.005mm，编程简单，采用TCP/IP协议与工控机通讯。
ABBPress automation Powertrain assembly Body-in-whiteTrueView transforms robotic manufacturing processesTrueView vision guided robotic (VGR)systems see and react to changes within the industrial work environment. TrueView enables ABB robots to precisely locate the grip points of a disoriented object within a 3D space.TrueView makes robot vision simpleTrueView systems include the ABB robot, vision hardware, the eVisionFactory TM (eVF) software platform and the ABB standard specifications in the areas of robot dress, mechanical and electrical integration, and robot-vision programming modules.The eVF software platform includes unique technologies such as AutoCal for easycalibration, and AccuTest and AccuTrain for quick and reliable integration. eVF isrecognized by leading manufacturers as the most reliable and repeatable VGR software for ABB robots.Integrated ABB vision is low maintenance and reliableWith over 150 systems installed and seven years of continuous designinnovations, TrueView is the most reliable and robust vision solution for ABB robots.Vision guided robotics provides savings•Manage variation in part styles andlocation.•Eliminate costly precision fixturing, mechanical part crowding and dunnage. •Automate operations that previously required human interaction.•Increase “Up-Time”and eliminate robot crashes by seeing the part on racks.•Enhance quality via basic inspectionand/or part identification.ABBTrueViewTMThe TrueView eVF application platform Xi2D TM•Single or multi camera 2D information in 3 degrees of freedom (x, y, Rz)IDM2.5D TM•Single camera information in 4 degrees of freedom (x, y, z, Rz)SC3D TM•Patented single camera 3D technology provides a full six degrees of freedom for rigid parts (x, y, z, Rx, Ry, Rz)•Resilient to lighting changes and imperfect object appearances through advanced feature recognition technology.•Extremely fast set-up and calibration processes •Robust and reliable cable and hose management system with super high flex cablesSR3D TM•Surround 3D imaging combines information from multiple cameras viewing large parts from different viewpoints (e.g. car bodies, air plane wings)•3D position of parts in full six degrees of freedom SL3D TM•Uses structured light (e.g. laser) stripes to scan part surfaces to provide added feature visibility•Provides the 3D position of rigid parts with smooth,featureless surfaces, in full six degrees of freedom TECHNICAL DATA, TrueView Vision SystemsSupported Robot Types___________________________Robot Controller IRC 5, S4C+, S4C Robot Type All IRB Arms Robot Controller Configuration Requirement___ _________Hardware Analog/Digital Combi Board Baseware Version 3.2 or higherPC Interface Performance_______________________________________Vision Accuracy +/-0.5mm Vision Processing Time 0.5 –1.5 seconds Typical Part Movement +/-15 degrees, +/-300 mm Capability_________________________________________ Camera Analog High resolutionAnalog Standard resolution Analog High SpeedLens Any size Lights LED –Multiple sizes Structured Light YesTrue View Function Package FeaturesEasy to use TrueView eVF runtime software licenseExtended robot cabinet with factory monitorLED Lighting system, mounting brackets and power supplyCamera, lens, lens protector, and protective camera enclosureSuper high-flex, 4 part camera and light cablesCable management and robot dress packageVision computer and frame grabber TrueView API (with easy to build vision robot programs)TrueView Installation & Commissioning ManualTrueView Service ManualTrueView Standard Drawing PackageT r u e V i e w P r o d u c t S h e e t r e v 1 C o p y r i g h t J a n , 2008P r i n t e d i n U S A , A B B r e s e r v e s t h e r i g h t t o c h a n g e s p e c i f i c a t i o n s w i t h o u t n o t i c e ./robotics。
基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述摘要：近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于视觉的采摘机器人在农业领域得到了广泛应用。
本文就基于视觉的采摘机器人的目标识别与定位方法进行了系统研究和综述。
首先，介绍了基于视觉的采摘机器人的研究背景和意义；然后，详细介绍了目标识别与定位的基本概念和原理；接着，总结了当前基于视觉的采摘机器人目标识别与定位的主要方法和技术；最后，对目前研究存在的问题和发展趋势进行了梳理和展望。
关键词：基于视觉；采摘机器人；目标识别；定位方法；机器学习一、引言在农业生产中，果实的采摘一直是一项费时费力的工作。
传统的人工采摘存在劳动强度大、效率低下、成本高等问题，难以满足现代农业的需求。
而基于视觉的采摘机器人能够通过计算机视觉、机器学习等技术实现对果实的目标识别与定位，从而提高采摘效率和减少人力成本。
因此，研究基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法具有重要的理论和实践意义。
二、基于视觉的采摘机器人的研究背景和意义随着智能技术的不断进步，基于视觉的采摘机器人得到了广泛关注和研究。
相比传统的人工采摘方式，基于视觉的采摘机器人具有识别准确、作业速度快、效率高等优势。
通过对果实的目标识别与定位，机器人可以精确抓取果实，避免对植物的损害，提高采摘的质量和效果。
此外，基于视觉的采摘机器人还可以减少人力成本，提高农业生产的经济效益和竞争力。
三、目标识别与定位的基本概念和原理目标识别与定位是基于视觉的采摘机器人的关键技术之一。
目标识别是指通过对图像或视频进行处理和分析，找出感兴趣的目标并进行分类或定位。
定位是指确定目标在图像中的具体位置或姿态信息。
目标识别与定位的基本原理包括图像获取、特征提取、特征匹配和位置估计等几个步骤。
其中，特征提取是目标识别与定位的关键环节，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征匹配是将提取的特征与预先建立的目标模板进行比较和匹配。
基于工业机器人视觉系统的工件识别与定位技术摘要：工业机器人是一种适应生产环境和生产条件的自动化设备，非常适合各种灵活多变的生产应用，不仅提高了产品质量和生产效率，而且改善了工作条件。
将相应的视觉引导技术引入工业机器人可以使机器人有效了解周围环境，提高灵活性，帮助机器人更好地完成相应的工作任务，并确保工业机器人的功能和作用最大化。
关键词：工业机器人；工件识别；定位技术引言机器视觉技术是借助摄像机对被测物体进行图像采集、分析、处理的一门综合性学科，它涉及了光学原理、图像处理、信号处理、计算机技术、模式识别、机器人学等众多学科领域。
机器视觉系统具有检测精度高、速度快、实时性好，能提高工业机器人的柔性化、智能化、稳定性、灵活性；提高工作效率、精确度，降低成本。
工件的识别、定位与抓取是工业机器人应用中最常见的应用方式，引入机器视觉技术使工业机器人具有感知能力，可实现对工件的准确识别、定位和抓取，可提高工业机器人的智能化水平，具有重要的应用价值和现实意义。
1工业机器人视觉定位技术分析视觉机器人技术是随着机器人技术的发展而诞生的科学。
在开发和改进过程中，它广泛应用于一些行业和流行领域。
其设计原则源于人眼视觉，结合相机功能和计算机计算能力，充当人眼，最终实现了工业机器人的高生产力和自动化。
当前，工业机器人视觉定位技术主要分为二维视觉定位计算和三维视觉定位技术两类，其中二维定位计算应用最广泛。
但是，由于工厂的生产条件不同，零件位置也可能有所不同。
2工业机器人的发展及应用20世纪70年代，由于世界各国对劳动力的需求不断增加，我们开始大力研究工业机器人来代替劳动者。
工业机器人的发展已经达到了一个阶段的顶峰。
到2010年，德国使用工业机器人在工业和生活领域的应用取得了巨大成功，极大地推动了机器人领域的发展。
在机器人技术飞速发展的冲击下，世界各国开始大力研发机器人。
在当前的发展趋势下，我国加快了工业机器人技术的研发和生产。
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能和机器人技术的飞速发展，工业自动化已成为现代制造业的重要趋势。
其中，视觉引导技术在机器人技术中扮演着至关重要的角色。
本篇论文旨在研究基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术，以提高机器人在工业生产中的自动化水平与工作效率。
二、背景及意义视觉引导技术是一种基于图像处理的定位和抓取技术，其重要性在工业自动化中日益凸显。
利用视觉引导，机器人可以实现对目标的快速、精确定位和抓取，从而提高生产效率、降低人力成本。
ABB机器人作为工业自动化领域的佼佼者，其视觉引导技术的应用具有广泛的前景和重要的研究价值。
三、相关技术综述3.1 视觉引导技术视觉引导技术主要依赖于图像处理技术，包括图像采集、预处理、特征提取、目标定位等步骤。
通过对图像的分析和处理，机器人可以实现对目标的精确识别和定位。
3.2 ABB机器人技术ABB机器人是一种高度智能化的工业机器人，具有强大的运动控制能力和灵活的编程能力。
其抓取技术主要依赖于机械臂和末端执行器，通过精确控制机械臂的运动，实现目标的抓取和放置。
四、基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术研究4.1 视觉系统设计本研究采用先进的视觉系统，包括高清摄像头、图像处理器和光源等设备。
通过调整光源的角度和强度，确保图像的清晰度和对比度，从而提高目标的识别精度。
4.2 目标定位与识别利用图像处理技术，对采集的图像进行预处理和特征提取，实现对目标的定位和识别。
通过对比实际图像与标准图像的差异，计算出目标的精确位置和姿态。
4.3 ABB机器人运动控制根据计算出的目标位置和姿态，通过ABB机器人的运动控制算法，精确控制机械臂的运动，实现目标的抓取和放置。
同时，通过实时反馈机制，对机器人的运动进行监控和调整，确保抓取的准确性和稳定性。
五、实验与分析为了验证本研究的有效性，我们进行了多组实验。
实验结果表明，基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术具有较高的精度和稳定性。
基于视觉的机器人定位与导航技术在当今科技飞速发展的时代，机器人技术已经成为了众多领域的研究热点。
其中，基于视觉的机器人定位与导航技术更是备受关注，它为机器人在复杂环境中的自主行动提供了关键的支持。
想象一下，一个机器人在一个陌生的房间里，能够像我们人类一样通过眼睛观察周围的环境，然后准确地知道自己在哪里，要去哪里，以及如何避开障碍物到达目的地。
这就是基于视觉的机器人定位与导航技术所要实现的目标。
那么，什么是基于视觉的机器人定位与导航技术呢？简单来说，就是机器人通过自身携带的视觉传感器，如摄像头，获取周围环境的图像信息，然后利用图像处理和分析的方法，提取出有用的特征和信息，从而确定自己的位置和姿态，并规划出合理的运动路径。
要实现这一技术，首先需要解决的是机器人的视觉感知问题。
视觉传感器就像是机器人的“眼睛”，但如何让这些“眼睛”能够准确地获取到有用的信息并不是一件容易的事情。
在不同的光照条件下、复杂的背景中，以及物体的遮挡等情况下，都可能导致视觉传感器获取到的图像信息不准确或者不完整。
为了解决这些问题，研究人员们提出了各种各样的图像处理算法和技术，比如图像增强、去噪、边缘检测、特征提取等，以提高图像的质量和特征的准确性。
有了准确的图像信息，接下来就需要对这些信息进行分析和处理，以确定机器人的位置和姿态。
这通常需要用到一些数学模型和算法，比如卡尔曼滤波、粒子滤波、视觉里程计等。
视觉里程计是一种常用的方法，它通过比较连续的图像帧之间的差异，来估计机器人的运动参数，从而计算出机器人的位置和姿态变化。
除了确定自身的位置和姿态，机器人还需要能够理解周围的环境，以便规划出合理的运动路径。
这就涉及到环境建模和路径规划的问题。
环境建模可以通过对图像信息的分析，构建出周围环境的地图，比如二维栅格地图、三维点云地图等。
路径规划则是在已经构建好的环境地图的基础上，根据机器人的起始位置和目标位置，计算出一条最优的运动路径。
基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计摘要：进入二十一世纪，在我国快速发展下，带动了科学技术水平的进步，本文针对使用传统离线或示教编程方式工业机器人无法开展复杂分拣环境作业任务的问题，以ABB工业机器人、OMRON机器视觉、西门子S7-1200PLC等为硬件基础，搭建了基于机器视觉的工业机器人分拣系统平台。
视觉系统通过识别二维码实现对物块的分类，以工业机器人控制器作为服务端、视觉控制器为客户端，采用TCP/IP协议建立Socket通信，将分类信息传递给工业机器人控制系统，从而引导机器人完成物块的抓取和分类搬运。
实验结果表明，基于机器视觉搭建的工业机器人分拣系统定位精度和准确度高，可满足工业自动化生产的需求。
关键词：机器视觉；工业机器人；Socket通信；二维码；分拣引言随着制造业的快速发展，特别是伴随着工业机器人技术的日趋成熟，码垛作业越来越趋向于自动化。
工业机器人通过本体、末端执行装置等部位的协调运动，能够将物料按照规定要求码放到合适位置，效率高，安全性高，应用越来越广泛。
但是，在实际生产中，由于各种因素影响，采用机器人示教编程实现码垛时，一旦工作环境发生变化，往往会出现错位、物料摆放位置不准确等问题。
这就要求码垛机器人能够实时获取物料实际位置，并能够进行自动调整和修正。
1基于机器视觉的工业机器人工作站系统组成基于机器视觉的工业机器人工作站系统由机器视觉模块、机器人模块、S7-1200PLC控制模块、物料供给与传送模块和人机界面模块等组成。
物料从供给机构输出，经过传送带送到机器视觉模块拍照位，相机对物料进行拍照，由机器视觉模块对照片进行处理，处理后的照片颜色、位置等数据由机器视觉模块传给S7-1200PLC，再由S7-1200PLC系统传给工业机器人；当工业机器人收到S7-1200PLC传来的颜色、位置等数据后，工业机器人将传送带上的物料进行搬运、分拣、码垛操作，放到由机器人程序设定的位置。
2分拣系统方案设计2.1、Socket通信Socket通信可以称为套接字，是一种基于客户端/服务器模型的通信方式，可以实现两个不同主机上应用程序之间的双向通信。
基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计一、本文概述Overview of this article随着工业自动化技术的不断发展，工业机器人在生产线上的应用越来越广泛。
其中，定位抓取系统是工业机器人的重要组成部分，其准确性和稳定性直接影响到生产效率和产品质量。
本文旨在设计一种基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统，以提高工业机器人的智能化水平和抓取精度。
With the continuous development of industrial automation technology, the application of industrial robots on production lines is becoming increasingly widespread. Among them, the positioning and grasping system is an important component of industrial robots, and its accuracy and stability directly affect production efficiency and product quality. This article aims to design a visual guided industrial robot positioning and grasping system to improve the intelligence level and grasping accuracy of industrial robots.本文首先介绍了工业机器人在现代工业生产中的应用及其重要性，并指出了定位抓取系统在设计中的关键性。
接着，阐述了基于视觉引导的定位抓取系统的基本原理和优势，包括通过摄像头捕捉目标物体的图像信息，利用图像处理算法提取目标物体的特征，并通过机器人控制系统实现精准定位与抓取。
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2022年第13期·75·文章编号：2095－6835（2022）13－0075－03基于ABB 机器人的目标定位与抓取实现王钰（天津职业技术师范大学，天津300222）摘要：随着工业技术的不断进步，机器人被广泛应用在机械加工、搬运等工业领域中。
目标定位作为机器人实现目标抓取的重要前提起着至关重要的作用，现阶段在机器人进行工料选择过程中，利用相机进行标定较为复杂。
因此，利用ABB 机器人结合机器视觉进行定位和抓取，并通过多点标定得到坐标转换模型，设计出一种ABB 机器人的目标定位与抓取实现。
通过编写软件实现数据交互将标定坐标转换成现实坐标指导机器人实现工料抓取，并经过数次实验获得相关数据，进行分析后确定定位误差在允许范围内，实用性强。
关键词：ABB 机器人；机器视觉；目标定位；抓取实现中图分类号：TP242.2文献标志码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2022.13.023工业机器人综合了机械、计算机、数学、自动控制以及传感等多门学科，是现代自动化控制领域的先进技术。
随着新技术的不断完善，工业机器人在自动控制上取得了飞速发展，在运行准确性和稳定性上得到了极大的提高。
相比人力而言，机器人拥有可重复劳动、抓举力量大等优点，被广泛应用在多种工业领域中，其中利用ABB 机器人进行工料抓取就是一种常见技术。
操纵ABB 机器人目标定位与抓取实现一般是通过机器视觉引导和编程控制2种方法实现[1]。
编程控制方法操作简单，但是缺点也十分明显，当工况发生变化时就会产生错误，需要重新校对，严重降低了工作的灵活性和适应性[2]。
采用机器视觉引导方法可以通过视觉引导获得工料中心坐标，再转换成机器人坐标以指导机器人实现定位抓取。
机器视觉的应用主要包括引导、识别、测量和检查4类。
机器视觉引导是在工业环境中引导机器人。
