机器人视觉伺服定位控制与目标抓取PPT精选文档

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机器视觉技术概述
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机器视觉系统概念
2.1
机器视觉系统概念
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2.1 机器视觉系统概念
机器视觉系统概念
• 机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置）将被摄取目标转换成图像信号，传 送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布的亮度、颜色等信息， 转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别 的结果来控制现场的设备动作。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
镜头焦距f
视 野
工作距离d
相 机
范
靶
围
面
W
m
f=m*d/W
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3.3 CCD摄像机
CCD摄像机
• 目前CCD摄像机以其小巧、 可靠、清晰度高等特点在 商用与工业领域都得到了 广泛地使用。CCD摄像机 按照其使用的CCD器件可 以分为线阵式（卷帘快门） 和面阵式（全局快门）两 大类。
研究小组，于1977年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论； • 20世纪80年代到20世纪90年代中期，机器视觉获得蓬勃的发展，新概念，新方法，
1.1 机器视觉的起源与发展
• 在中国，视觉技术的应用开始于20世纪90年代，但在各行业的应用几乎一片空白。到21世 纪，视觉技术开始在自动化行业成熟应用
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3.1 机器视觉系统
• 此外，还有以智能相机为中心的机器视觉系统形态，将照明、成像、处理内置于相机内部， 一台相机即可完成机器视觉系统的全部功能。
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3.2 光源照明技术与光学镜头

动 ，半 径 为ｒ ０２ ， 且 此 圆 周 运 动 的 圆心 为 （．， ＝ ．５ Ｏ５
０３ 。 ． １
３ 仿真结果 ． ３
根 据 前 面 介 绍 的 方 法 ， 构 建 系 统 模 型 图 如
图７ 、图８ 所示 。其 中前 面部 分实现 了视 觉信息 的获 取 ， 即给机 器 人长 了 眼睛 ，后面 部 分 是Ｐ Ｄ控 制 器
学特 性 的 。
结合机 器人 的运动 学特性 和动 力学 特性 ，采 用
基于位置 的视觉 伺服方法 ，来 完成机 器人对 目标 运 动信 息 的获取 ：又结 合通 用 Ｐ 控 制 器 实现对 包 含 Ｄ 动力学模 型的机器 人位 置控制 。为 了验证 算法 的有
效性 ，针对 一个 一连杆视 觉伺服 定位 系统进 行 了仿
了一个坐标 示 意 图。图 中基 坐标 系被定义 ｔ 界坐标 ｆ ｛ ＝ 系Ｗ，为 不失 一般性 ， 目标 轨迹 定义在基 坐标 系 下
示 ，二连杆 Ｐ 控制 响应 曲线如 图２ Ｄ 所示 。
收稿 日期：２０ －５１ ０ ８ —６ ０
作 者 简 介 ： 艳 花 （９ ２） ， 南 濮 阳人 ， 士 ， ， 研 赵 １８ 一女 河 ， 硕 助教 主要
２ 基于位置的视觉伺服控制
在基 于位 置 的视 觉伺 服控 制 中， 图象特 征被提 取 出来和 目标 的几何 模型一起 用来 估计 目标相 对于
摄像机 的位置 ，一 旦 目标 的位置被 确定 ，就可 以通
过求解逆运 动 学 问题 ，得 出关节角 ，输送给传 统 的 具有 关节位 置和速 度 指令 接 口的机器 人 。 图３ 出 给
首先 ，可 以 由摄像机 模 型 的逆 变换 求 出 目标在

为什么机器人需要视觉系统
没有视觉的机器人应用有局限性 位置必须固定 机器人辅助生产的生产线上, 机器人的运动位置是根据生产产品的特征预先设定好的, 即按照预先设定的运动轨迹来执行动作。因此, 需要有一定的治具保证产品的位置的固定。如果产品规格多样, 则需要大量的专用治具来实现产品位置的固定。其成本高昂、更换夹具的工作量巨大。 精度与可靠性的矛盾 机器人装配的精度要求越高, 需要的治具的精度也越高。治具的精度越高, 机器人本体的精度越难以可以每次都准确、可靠的装配。 接触式定位的弊端 某些产品因为表面细腻, 不能够通过机械夹具来加持, 以免破坏表面。有些产品因为是柔性材质, 也无法实现可靠的抓取。
视野宽度视场角工作距离工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例: 视野: ８０ｘ６０ｍｍ 相机感光芯片: １／１.８“ 镜头: １６ｍｍ 视场角: １８.６８度 工作距离估算: （６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
视觉＋机器人常见应用
双相机粗＋精定位
通过一个相机做大视野的粗定位，让机器人能够正确的抓取起物体。通过另一个相机对小视野的局部特征进行精定位
通用机器人
ViTEX视觉控制器
精定位相机
检测对象
检测对象
粗定位相机
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
双相机对位贴合
通过两个相机，分别拍摄两个需要对位的物体，获得两者的相对坐标。通过标定，把两者及机器人的坐标系统一到一个坐标系。机器人修正贴合的位置对准进行贴合
机器人应用介绍
为什么机器人需要视觉系统
视觉系统对机器人应用的帮助 位置修调 使用视觉系统告知机器人产品的位置, 提供抓取的定位信息, 更换产品也只需要更换产品的检测文件即可。节省大量的机械成本及更换治具需要的时间。 多次定位保证精确性 可以用低精度的治具或者粗定位的视觉系统实现机器人完成抓取产品的工作。抓取后再通过视觉系统精确的捕捉物体的特征, 实现高精度的定位, 使机器人在抓取后能够进一步修正位置, 实现精密装配。 非接触式测量 视觉系统采用的是光学测量的方法, 不会破坏物体的表面也不会因为物体是柔性的而无法测量。

3、机器人的控制还必须解决优化、决策的问题。
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1.1 引言
1.1.2 机器人控制方式
机器人的控制方式主要有以下两种分类： 1、按机器人手部在空间的运动方式分： （1）点位控制方式——PTP
点位控制又称为PTP控制，其特点是只控制机器 人手部在作业空间中某些规定的离散点上的位姿。
这种控制方式的主要技术指标是定位精度和运动 所需的时间。
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1.1 引言 1.1.4 机器人控制系统
由于机器人的控制过程中涉及大量的坐标变换和插
补运算以及较低层的实时控制，所以，目前的机器人控
制系统在结构上大多数采用分层结构的微型计算机控制
系统，通常采用的是两级计算机伺服控制系统。
数学运算
人机对话 一级（上位机）通信 二级（下位机） 伺服
检测传感器内外部部传传感感器器：：自外身部关环节境运参动数状变态化检检测测
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1.1 引言 1.1.4 机器人控制系统
机器人控制系统的组成 1、硬件——单片机应用
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1.1 引言
1.1.4 机器人控制系统
机器人控制系统的组成
1、硬件——运动控制器介绍 运动控制器核
运动学、动力学和插补程序 作业任务程序编制环境程序
监控软件 实时监视、故障报警等程序
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1.2 示教再现控制
作业任务 示教
关节产生运动 记忆 关节运动参数
手的运动
控制系统
再现
控制过程：
关节产生运动 驱动
驱动装置 反馈
示教人员将机器人作业任务中要求手的运动预先教
给机器人，在示教的过程中，机器人控制系统就将关节