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基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计随着工业需求和技术的不断进步，机器人技术在工业领域的应用越来越广泛。
其中，基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计成为了工业自动化过程中的重要组成部分。
本文将探讨这一设计的关键技术和要素，并提出一种可行的设计方案。
一、系统设计需求分析基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计的主要目标是能够实现精准准确的物体识别和抓取。
具体来说，系统需要具备以下基本功能：1. 物体识别：通过机器视觉技术，能够对不同形状、大小和材质的工件进行准确快速的识别。
2. 运动规划：能够根据识别结果，确定机器人抓取路径和力度，以确保准确无误地抓取工件。
3. 抓取反馈：能够实时检测抓取结果，通过传感器获得抓取物体的重量、形变等信息，以验证抓取的准确性。
二、关键技术分析在实现基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计过程中，涉及到一些关键技术，包括：1. 视觉传感器选择：根据工件的形状、大小和材质特性，选择合适的视觉传感器。
常用的视觉传感器包括相机、激光扫描仪等。
2. 图像处理技术：对获取的图像进行处理，包括去噪、图像增强、特征提取等，以提高工件的识别准确率。
3. 物体识别算法：采用基于机器学习的算法，对不同类型的工件进行训练和分类，以提高识别准确率和稳定性。
4. 运动规划算法：根据工件的位置、姿态和抓取要求，采用运动规划算法，确定机器人的抓取路径和力度。
5. 抓取反馈传感器：通过力传感器、形变传感器等，实时检测抓取结果，以验证抓取的准确性和稳定性。
三、设计方案基于以上需求和技术分析，我们提出了一种可行的基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计方案。
1. 硬件配置：选择高分辨率相机作为视觉传感器，搭配高性能计算机处理图像数据，选用精准的力传感器进行抓取反馈。
2. 软件开发：使用图像处理库进行图像预处理，包括去噪、图像增强、特征提取等，以提高识别准确率。
采用深度学习算法进行工件分类，并结合传感器数据进行实时抓取规划。
机器视觉定位是通过使用相机和图像处理技术来精确定位物体的位置和方向的技术。
机器视觉定位应用非常广泛，从工业自动化到无人驾驶，从机器人导航到医疗影像处理，都离不开视觉定位的支持。
大族视觉专注于机器视觉应用技术，倾力打造的HV系列视觉系统具不速度快、定位准、适应性强等特点，可用于生产线上的焊接引导、零件装配、形状检测等：通过相机捕捉零件的图像.结合图像处理算法分析，确定号部件的位置和角度，从而实现精确的装配及焊接，提高生产效率，■少人工误差，保证产品质应用案例SMT贴片通用定位引导SMT贴片机是现代电子装配行业的核心设得，被广泛用丁∙电子组件的表面贴装，使得电子设备的制造更为迅速和高效。
高性能贴片机普遍采用视觉定位系统，通过视觉识别系统，对不同元件进行视觉识别，能高速高精度贴装微小片状元件、精细IC元件或异形元件。
检方项目贴片拼板无序抓取、对位放置解决方案千万聚侬镜头,高分辨率CCD相机,HV5.0定位抓取.对位贴合技术,联动四轴机器A-检测结果高分辨率CCD相机,大视野范困,精度±0∙03mm,精准提取不同产品特征信息；HV5.0定位精度高、运算速度快，实现快速精准抓取、精确贴合，视觉直通率99.8%：每台设备兼容多款材质、颜色产品，实现自动切换；全程无人工接触，避免损伤及脏污。
轮戴风孔、气门孔识别定位汽车轮领风孔是指轮救福板上开设的空洞，可以使轮毅辐板内外侧形成声学短路来降低车轮的声辐射效率。
气门孔是安装轮胎气门嘴的孔。
检测项目定位轮领侧壁风孔位置.，引导机械手抓取解决方案「万聚焦镜头，高分辨率CCD相机，配合∙HV5∙0智能软件系统的图像处理技术和机器学习办法，识别和定位轮毅气门孔标记，指导钻孔设得加工气门孔。
检测结果通过blob工具自动自找风孔或者气门孔在图像中的位置信息，计算当前位词与葩准位置的坐标差值，将X差值换算成平台板转角度发给上位机：径向精度±lmm.角度精度±0.Γ.轮较直每300~640mm.外科手术器械定位检浦外科手术中常用的基础器械即为基础外科手术器械，根据其结构和功能特点不同分为许多种类型.视觉检测可以对医疗器械进行精准的质量检测和尺寸检测，以确保手术器械的精度达到标准及符合医疗器械卫生安全。
基于机器视觉的机器人分拣系统的设计与实现0引言在我国劳动力成本上涨、生产需求却不断增加的背景下，工业机器人越来越多的参与到工业生产的过程中来川。
机器视觉技术的引入使得工业机器人朝着更加智能化和柔性化的方向发展，节省了成本，提高了生产效率。
国外已经对基于视觉技术的工业机器人进行了多年的研究工作，视觉技术也逐渐从实验室走向实际应用，并已经广泛应用于电子电器、航天、汽车等工业领域。
例如口本学者S. Murakami等将视觉传感器与神经网络结合的弧焊机器人;澳大利亚Western大学研制的带有视觉系统的六自由度工业机器人;保时捷等汽车生产线上对车身进行高精度密封时运用的3D视觉定位技术等。
近年来，随着国家对机器人产业的大力扶持，国内的一些高校以及科研院所、企业等也对机器人视觉领域进行了相关的研究工作，填补了相关技术领域的空白。
与此同时，在实际应用中依然存在一些尚未解决的问题，例如复杂生产环境下的视觉系统容易受到光照和粉尘等因素的影响，使工业相机识别工件时识别算法的普适性和实效性受到一定的影响。
分拣作业是当前工业生产过程中的一个重要环节，传统的分拣方式采用示教或离线编程的方式，机器人的动作和目标的摆放位置都需要预先严格的设定。
一旦机器人的工作环境有所改变，就会导致抓取错误。
机器视觉技术利用摄像机来模拟人类的视觉功能来对客观的事物进行测量和判断，是一种非接触式的测量方式。
同时，针对复杂工业生产环境中光照、粉尘等对视觉系统产生的影响，采用一种对噪声具有较好适应性的匹配方法。
将机器视觉技术与并联机器人相结合，可以使分拣作业拥有更高的可靠性和柔性，作业对象以及分拣工序可以随时随地的变换，提高了工业化生产的效率和机器人分拣系统的智能化程度。
基于以上优势和相关技术基础，开发和研究基于视觉技术的工业分拣机器人系统有着十分重要的意义。
1机器人分拣系统的工作流程本文以阿童木并联机械手机器人和康奈视In-Sight 7000型智能相机为基础，设计并搭建了一套基于视觉定位技术的机器人分拣系统，如图1所示。
视觉系统在工业机器人集成系统中的应用摘要：视觉引导机器人是工业机器人引入视觉系统后的产物。
它一般被应用在车间零部件组装以及物料处理等方面，可以通过摄像头来采集图像和目标，并将所得信息坐标位置传输给机器人，以确保其特定功能的实现。
视觉技术的应用赋予了工业机器人“眼睛”，通过视觉引导能够提高机器人工作的灵活性，也可以对常见机械故障进行检测和预测，从而减少成本费用。
关键词：视觉系统；工业机器人；集成系统1工业机器人视觉系统原理机器人视觉技术是一门交叉学科，涉及人工智能技术、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域。
机器人视觉系统的原理主要是模拟人的视觉系统功能，从客观的事物图像中提取出想要的信息，随后进行处理加以解释，最终将解释内容进行实际检测、测量、控制和应用。
机器人视觉系统最大的特点就是反应迅速、储存的信息量大、功能齐全。
能够更好的带动生产，提升生产效率以及生产质量。
2工业机器人集成系统中视觉系统的应用2.1系统构成机器视觉系统可以分为硬件和软件两部分，其硬件结构如图1所示。
第一，需要做好芯片的选择。
可以采用单片机作为系统主芯片，要求其能够具备增强型中央处理器（Central Processing Unit，CPU）和较高的总线时钟率，并设置多种类型的转换器。
第二，应该正确选择图像传感器。
可优先采用一些附带有图像敏感阵列及转换元件的图像传感器，确保其能够具备较高的分辨率和图像输出速度，并且可以自动进行曝光和白平衡调节，从而配合相应的总线设置完成图像输出功能。
第三，应该合理选择存储器。
存储器可以依照一定的顺序，针对推向进行读取，一些读取速度较快和接口线路比较简单的动作可以同时进行。
第四，必须切实做好系统硬件的选择和设计工作。
单片机在实际运行中会受到频率的限制，而专业的摄像头设备在图片输出方面有着较高的速度，要求每个像素信号都必须可以保持一定的时间。
若要实现这一目标，需要利用相应的芯片实现数据缓冲。
机器视觉在机器人机械手臂中的应用一、引言近年来，随着制造业和工业自动化的不断发展，机器视觉技术已经成为了机器人机械手臂中的关键技术之一。
机器视觉技术是一种通过摄像机和计算机，对物体进行图像识别、分析和处理的技术。
机器视觉技术在机器人的控制、目标识别、路径规划、机器人操作等方面具有重要的应用价值。
本文将探讨机器视觉在机器人机械手臂中的应用。
二、机器视觉技术在机器人控制中的应用机器视觉技术在机器人控制中的应用主要体现在以下方面：1. 机器人的视觉定位和运动控制机器人的运动轨迹控制必须精确控制，而机器视觉技术可以通过视觉定位来实现机器人的运动控制。
在机器人操作过程中，机器视觉系统通过高精度定位技术定位机械手臂的位置和姿态，并计算出机器人的工作空间。
机器人控制系统可以根据视觉定位结果调整机器人的运动轨迹，从而实现精确的操作。
2. 目标物体的检测和识别机器视觉技术可以实现机器人对目标物体的检测和识别。
机器人通过视觉系统获取物体图像，然后对图像进行处理和分析，可以确定目标物体的位置、大小、形状等信息。
机器人控制系统可以根据检测和识别结果实现对目标物体的抓取、放置、转移等操作。
3. 机器人的缺陷检测和质量控制机器视觉技术可以对制造过程中的零部件进行缺陷检测和质量控制。
机器视觉系统可以通过高精度成像技术获取零部件图像，并通过图像分析技术检测缺陷和质量问题，从而实现对生产过程的控制和优化。
三、机器视觉技术在机器人操作中的应用机器视觉技术在机器人操作中的应用主要体现在以下方面：1. 机器人的抓取和放置机器视觉系统可以对目标物体进行检测和识别，并确定其位置和姿态信息，从而实现机器人对目标物体的抓取和放置操作。
机器人控制系统可以根据视觉检测和识别的结果，精确控制机器人的运动轨迹和力度，实现对目标物体的精确操作。
2. 机器人的检测和维修机器视觉系统可以对机器人操作中的故障和损坏进行检测和识别，并确定故障的位置和程度信息。
基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计随着工业自动化技术的不断发展，机器人在生产领域中的应用越来越广泛。
码垛机器人作为其中的重要一环，具有自动化、高效率、准确性高等特点，能够有效地提升生产线的生产效率和产品质量。
而基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统，则是在传统的码垛机器人控制系统基础上，引入了机器视觉技术，以实现更加精准的物料定位、识别和分拣，从而进一步提升生产效率和自动化水平。
本文将围绕基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计进行深入探讨，并结合实际案例进行详细介绍。
一、基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计原理基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统，通过摄像头或传感器采集物料的图像信息，利用图像处理算法进行图像识别和分析，实现对物料的定位、识别和分拣。
其原理主要包括以下几个方面：1. 图像采集：利用相机或传感器对被处理的物料进行图像采集，获取物料的表面信息和位置坐标。
2. 图像处理：通过图像处理算法对采集到的图像进行处理，包括图像滤波、边缘检测、特征提取等，以获取物料的特征信息。
3. 物料定位：根据物料的特征信息，利用图像处理算法对物料的位置进行定位，确定物料的准确位置和朝向。
4. 物料识别：通过对物料的特征信息进行匹配和比对，识别出物料的种类和属性，为后续的分拣和码垛提供数据支持。
5. 控制指令生成：根据图像处理的结果，生成相应的控制指令，控制码垛机器人进行物料的抓取、搬运和码垛操作。
1. 硬件平台：基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统的硬件平台通常包括工业摄像头（或传感器）、控制器、码垛机器人、输送机等。
工业摄像头用于对物料进行图像采集，将物料的图像信息传输给控制器进行处理；控制器则负责接收和处理图像信息，生成相应的控制指令，并控制码垛机器人进行码垛操作；码垛机器人负责根据控制指令进行物料的抓取、搬运和码垛操作；输送机用于将待处理的物料输送到指定位置，方便摄像头进行图像采集。
2. 软件算法：基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统的软件算法主要包括图像处理算法、物料定位算法、物料识别算法和控制指令生成算法等。
www�ele169�com | 41智能应用0 引言机器视觉技术是指使用摄像机和计算机来模拟人类视觉功能，并且广泛用于航空航天、汽车零件、电子、制药等领域。
在我国，机器视觉技术的研究起步较晚，不够成熟，其专利和成果不及国外品牌。
工作分拣在整个工业生产过程中占有重要地位，工业分拣的速度将直接影响整个分类过程的运作。
因此，我们需要先对工业分类的各个步骤进行测试，找出不足之处并加以纠正，以提高整个工业分拣技术，这对分拣行业具有重要的指导意义。
据调查，在过去的一年中，中国连续增加了200多家加工工业机器人制造商。
并且，业界非常看重工业机器人的市场发展前景，他们一致认为工业机器人生产的“高潮”将在未来几年出现。
1 工件机器人分拣系统的系统硬件机器视觉工件分类系统分为三个，而工业机器人分拣系统主要分为五个主要单元：工件传送单元、相机平台单元、视觉分类单元、机器人RC 控制单元以及机械手抓取单元。
包括步进电机、图像采集卡、气爪、工控机、运动控制卡、三轴运动平台这些部分。
运动卡的通信通过以太网和RS232串口实现。
工控机是信息处理和操作中心，负贵控制与协调，其他部分挂在工控机下。
框架图如图1所示。
图1 分拣机器人总体框架图■1.1 工业相机的选择图像采集是整个视觉系统的基石，它主要是通过工业摄像机完成的。
作为机器视觉系统的核心组件，工业相机的基本功能是将输入的光信号转换输出为电信号。
所拍摄图像的质量、清晰度、系统稳定性都由相机的性能直接决定。
与普通相机相比，工业相机具有超强的传输功能、更高的稳定性和更强的抗干扰能力。
本系统选择高分辨率数码相机MV-1300UM，其参数为：传感器类型：逐行数字面阵CMOS，输出颜色：黑白，信噪比> 45db，动态范围：60db，电源要求：5V，功耗<2.25W，尺寸53×54×54，分辨率1280×1024，帧频15FPS，像素大小：5.2μm×5.2μm，视野（FOV）为64mm×48mm，物距是128.3mm，畸变<0.07％，光栅分辨率是0.4μm，精度是±5μm。
基于机器视觉的工业自动检测系统设计随着科技的不断发展以及工业生产的日益复杂和高效化，人们对于工业自动化的需求越来越大。
而工业自动化最重要的一环就是自动检测系统。
传统的工业检测系统需要靠人工操作，效率低下且易出错。
因此，基于机器视觉的工业自动检测系统应运而生。
一、机器视觉技术机器视觉技术是指将摄像头或其他光电传感器与计算机相结合，通过图像处理和分析等技术，实现对目标物体的识别、测量、检测和控制等自动化操作。
机器视觉技术包括图像采集、图像处理、目标识别与分析、控制输出等四个技术环节。
二、基于机器视觉的工业自动检测系统设计基于机器视觉的自动检测系统包括硬件设备和软件程序两个部分。
硬件设备主要包括光学器材和电子控制器；软件程序主要包括图像采集、图像处理、目标识别与分析、控制输出等多个模块。
1.图像采集模块图像采集模块是指采集被检测目标的图像或视频流，并将其传递给图像处理模块进行处理。
图像采集模块包括摄像头、CCD、CMOS等光电传感器，以及摄像头控制器等硬件设备。
2.图像处理模块图像处理模块是指对采集到的图像或视频流进行处理，以提取有用信息。
常见的处理方法包括滤波、增强、减噪、放大、旋转、翻转等。
图像处理模块可利用OpenCV等开源图像处理库实现。
3.目标识别与分析模块目标识别与分析模块是指利用机器视觉技术对处理后的图像进行分析，以检测出目标物体的位置、形状、尺寸、颜色等特征。
常用的目标识别算法包括Sobel算子、Canny算法、Haar小波变换等。
4.控制输出模块控制输出模块是指根据目标识别与分析的结果，对被检测物体进行控制和处理的模块。
例如，可以通过机械手臂对物体进行抓取、移动、翻转等操作。
三、机器视觉自动检测系统的应用机器视觉自动检测系统在工业生产和制造领域中应用广泛，例如1.产品质量检测——利用机器视觉技术对产品进行快速检测，以保证产品质量；2.产品装配检测——检测零部件的位置、形状和尺寸等，以保证正常装配；3.设备定位检测——检测机器人、自动化设备的位置、角度和速度等信息，以保证其正常运行。
基于机器视觉的工业机器人零部件检测系统设计工业机器人在制造业中起着重要的作用，能够实现自动化生产，提高生产效率和质量。
然而，随着技术的不断发展，工业机器人零部件检测成为了一个关键的问题。
为了保证机器人的正常运行和产品质量，设计一套基于机器视觉的工业机器人零部件检测系统是必不可少的。
机器视觉是一项利用相机和计算机图像处理技术来进行物体识别和检测的技术。
它可以通过对图像进行处理和分析，提取出关键信息，从而实现对零部件的检测和判定。
在工业机器人零部件检测系统设计中，机器视觉技术可以发挥重要的作用。
首先，对于工业机器人零部件的检测而言，机器视觉技术能够提供高效的方法。
传统的人工检测方式往往需要大量的人力和物力投入，检测效率低下。
而基于机器视觉的检测系统可以实现对零部件的快速检测和判定，大大提高了工作效率。
通过采集零部件的图像，利用图像处理算法进行特征提取和图像识别，可以准确地检测出零部件是否存在缺陷、损伤或其他问题。
其次，机器视觉技术在工业机器人零部件检测中能够提供高精度的检测结果。
工业机器人零部件通常具有复杂的形状和结构，传统的检测方法很难实现对细微缺陷和形变的检测。
而机器视觉技术可以通过对图像进行高度精确的测量和分析，实现对零部件尺寸、形状等细节的准确检测。
同时，基于机器学习的图像识别算法可以通过大量样本的训练和学习，提高检测系统的准确度和稳定性。
此外，机器视觉技术还可以实现对工业机器人的自动控制和优化。
在检测系统中，机器视觉技术可以与机器人控制系统相结合，实现对机器人动作和姿态的控制。
通过分析图像信息，检测系统可以实时地调整机器人的操作参数，使其能够更加精确地抓取和检测零部件。
同时，机器视觉技术可以通过对生产线数据的分析和优化，提高工业机器人的运行效率和产品质量。
在设计基于机器视觉的工业机器人零部件检测系统时，需要考虑以下几个关键因素。
首先，合理选择和配置图像采集设备，包括相机、镜头和光源等。
选用合适的设备能够提供清晰、准确的图像，为后续的图像处理和识别提供可靠的数据源。
基于机器视觉的工业机器人定位系统廖万辉 李琳（华南理工大学机械与汽车工程学院机器人研究室，广州，510640）【摘 要】建立了一个主动机器视觉定位系统，用于工业机器人对零件工位的精确定位。
采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法，该方法经过阈值和形状判据，识别出物体特征。
经实验验证，该方法能够快速准确地得到物体的边界和质心，进行数据识别和计算，再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差，满足工业机器人自定位的要求。
【关键词】工业机器人；机器视觉；图像识别；定位Stereo Vision for Tracking and Location System Working on Industrial RobotLiao Wanhui and Li Lin（Robotics Research Laboratory, School of mechanic and auto engineering,South China University of Technology, China, 510640）Abstract: An active stereo vision for tracking and location system is built to work on industrial robot. A method combines area-based matching and the object’s shape to recognize object is proposed. It recognizes based on shape and segmentation. Test result showed that this method can correctly and quickly work out the boundary and centroid of object, the robot then moved to reduce the disparity as soon as possible based on the robot kinematics. It can achieve high rates of tracking and locating.Key words: Industrial robot；Stereo vision；Imaging recognition；Locating文献标识码：B 中图分类号：TP241.引言目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。
利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。
Hagger等人提出通过基于机器人末端与目标物体之间的误差进行视觉反馈的方法[1]；Mezouar等人提出通过图像空间的路径规划和基于图像的控制方法 [2]。
国内这方面主要应用于焊接机器人对焊缝的跟踪。
本文利用基于位置的视觉伺服思想，以六自由度垂直关节型喷涂机器人为载体，提出一种基于机器视觉的工业机器人自定位控制方法，解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了喷涂机器人的定位精度。
2.视觉定位系统的组成机器人视觉定位系统构成如图1所示，在关节型机器人末端安装喷涂工具、单个摄像机，使工件能完全出现在摄像机的图像中。
系统包括摄像机系统和控制系统：（1）摄像机系统：由单个摄像机和计算机（包括图像采集卡）组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法；（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置；经CCD摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过本文使用的图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。
项目名称：基于机器人化护理床的社区医护远程监护系统研发及产业化基金颁发部门：广东省科技厅基金号：20054982304 基金申请人：张铁项目经济效益：50万元图1 喷涂机器人视觉定位系统组成3. 视觉定位系统工作原理3.1 视觉定位系统的工作原理使用CCD 摄像机和1394系列采集卡，将视频信号输入计算机，并对其快速处理。
首先选取被跟踪物体的局部图像，该步骤相当于离线学习的过程，在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物。
学习结束后，图像卡不停地采集图像，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。
工作流程如图2所示。
图2 视觉定位系统软件流程图3.2 基于区域的匹配[5]本文采用的就是基于区域的相关匹配方法。
它是把一幅图像中的某一点的灰度领域作为模板，在另一幅图像中搜索具有相同（或相似）灰度值分布的对应点领域，从而实现两幅图像的匹配。
在基于区域相关的算法中，要匹配的元素是固定尺寸的图像窗口，相似准则是两幅图像中窗口间的相关性度量。
当搜索区域中的元素使相似性准则最大化时，则认为元素是匹配的。
定义),(j i P P 是模板图像中一点，取以),(j i P P 为中心的某一邻域作为相关窗口K ，大小为)12(+w ，假设K 在原始图中，水平方向平移u ∆，垂直方向平移u ∆后，K 所覆盖下的那块搜索区域叫做子图k S ，若K 和k S 相同，则它们的差为零，否则不为零。
由此定义K 和k S 的相关函数为：∑∑−=−=−=w w i ww j k kj i K j i S S K D 2)],(),([),( 当),(k S K D 达到最小，K 与k S 达到最佳匹配。
3.3 图像的特征提取工作台上的工件与工作台背景在颜色方面具有很大的差别，即工件呈现为黑色，将这一信息作为识别工件的重要特征。
工件的边缘处灰度有急剧的变化，可以以此判断出工件的边界点。
采用扫描线的方法，扫描方向上灰度剧变的像素点就是边界点。
最后，通过最小二乘法把找到的边界点拟合出圆周，并计算出圆心位置。
3.4 实验与分析实验目的是通过机器视觉，快速识别出工件的特征（这里是圆孔的圆心）。
（1）首先在原始图像（图3）选取被跟踪工件的局部图像作为模板图像template (图4)。
（2）以局部图像template 为模板，在原始图像中进行基于区域的匹配，并以template 的左下角为原点，建立坐标系。
然后定义一个搜索区域ROI(region of interest)，根据要提取的特征选择区域的形状，这里选择环形区域。
搜索区域必须包含全部目标特征。
在ROI 中提取工件的特征，如图3所示。
该步骤相当于离线学习的过程。
每次使用前只需要学习一次即可。
通过离线学习，系统得到ROI 与工件的相对位置关系，以便实时识别中工件出现偏移、翻转等，ROI 都可以准确出现在合适位置。
图3 圆心识别 图4 实时识别（3）离线学习后，视觉系统经过区域匹配、阀值分割和边缘提取等步骤找到需要识别的特征（这里是圆孔的圆点），如图4所示。
3.5 结果分析如下：（1）识别率分析：第一步通过离线学习，训练提取形状特征。
第二步使用离线学习得到的坐标关系，实时跟踪工件，得到需要跟踪的形状特征信息。
只要离线学习恰当，目标特征就准确识别并且得到相关信息。
（2）实时处理结果分析：图像采集卡的采集速度是25帧/s ，每幅图采集时间为40ms 。
摄像头采集一幅图像需要20ms ，该图像处理的速度为10ms/幅。
通过程序优化，在采集的同时进行图像处理，而且图像处理的速度比采集的时间要短，就避免了图像的失真和抖动。
在物体运动不超过极限速度时，能够较准确地找到圆心的位置。
4. 空间坐标的获取由一幅图像得到的信息是二维信息，程序中使用的坐标是以像素为单位的，机器人在空间运动需要将图像的信息换算成三维空间坐标。
其计算过程如下：（1）以工件上圆孔的圆心为机器人定位基准，),,(Z Y X A 圆心的世界坐标。
当圆心与视觉图像的中心重合时，机器人定位完成。
（2）标定摄像机，得到投影矩阵ce M ，即图像中两个像素间的距离与世界坐标系的转换关系。
（3）摄像机拍摄图像后，经过特征识别得到圆心在图像中坐标),(y x a ，计算出与图像中心的偏移量y x ∆∆、。
（4）以),,(Z Y X A 为基准，按照下式计算机器人末端的世界坐标)',','(Z Y X B ：Z Z YM M y Y XM M x X c cw c cw =+⋅⋅∆=+⋅⋅∆='''其中，c M 是摄像机与机器人末端的坐标转换参数。
注意，本文使用单目视觉，所以这里假设Z 坐标不变；如果使用双目视觉，就可以通过立体视觉计算出Z ’。
5. 误差分析与补偿本项目的喷涂机器人是六自由度的旋转关节操作臂，与Unimation PUMA560[3]相似，关节4、5、6的轴线相互垂直，且相交与一点。
应用参考文献3的方法计算如下： （1）通过机器视觉可以得到机器人末端的空间位置坐标)',','(Z Y X B 。
（2）确定机器人的连杆参数表，如下表：表1 喷涂机器人的连杆参数表 i βi a i d i θi1 0 0 0 θ12 –90°0 0 θ2 3 0 a 3 d 3 θ3 4 –90°a 4 d 4 θ4 5 90° 0 0 θ5 6 –90°0 0 θ6（3）运用DH 法计算各关节的转角i θ：当求出机器人末端的世界坐标，T 06中的数值也已知，代入下面方程[3]逐一解出i θ。
()()232231,2tan ,2tan d p p d A p p A y x x y −+±−=θ ()()22423433,2tan ,2tan K d a K A d a A −+±−=θ ()232323,2tan c s A =θ3232θθθ−=()444,2tan c s A =θ()555,2tan c s A =θ()666,2tan c s A =θ注意，上面各式右边的相关系数可以参考参考文献3。
6. 结论 本文描述了基于机器视觉的工业机器人定位系统，该系统将基于区域的匹配和形状特征识别结合，进行数据识别和计算，能够快速准确地识别出物体特征的边界与质心，机器人控制系统通过逆运动学求解得到机器人各关节位置的转角误差，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿以消除此误差。
从而解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了喷涂机器人的定位精度。
该方法计算量小，定位准确，具有工程实用性。
