农业机器人视觉传感系统的实现与应用研究进展
第18卷第4期
2002年7月农业工程学报
T ransacti ons of the CSA E V o l .18 N o.4July 2002
农业机器人视觉传感系统的实现与应用研究进展
胥 芳,张立彬,计时鸣,万跃华,张 宪,张 利
(浙江工业大学)
摘 要:论述了农业机器人视觉传感系统的主要实现技术和当前的应用现状,包括基于视觉传感原理的距离检测技术,基于视觉传感原理的工作对象特征识别技术和基于视觉传感原理的运动导航技术。基于双目立体视觉的测距方法可应用于葡萄和番茄采摘机器人,配备激光光源和红外光源的测距系统可在室外有效抵抗日光变化对检测结果的影响。几何形状、灰度级、颜色,尤其是农产品表面的反射光谱特性,可以用于农业机器人识别操作对象。人工路标方法是实现农业机器人视觉导航的简单方法,另外,直接基于田间作物在空间排列的特征也可实现农业机器人的视觉导航。最后讨论了农业机器人视觉传感系统的未来发展趋势。关键词:农业机器人;视觉;距离检测;特征识别;导航
中图分类号:T P 242.3 文献标识码:A 文章编号:100226819(2002)0420180206
收稿日期:2001207219
作者简介:胥 芳(1964-),女,副教授,硕士,研究方向:机电控制及自动化。杭州市 浙江工业大学机电工程学院,310014
计算机视觉是机器人获取工作环境状况、工作对象和机器人自身位置等信息的最基本技术手段。相对于工业机器人而言,应用于农产品生产领域的农业机器人其工作环境和工作对象更加复杂,需要更加高级的计算机视觉传感系统与之相匹配。农业机器人视觉传感系统的主要任务包括:1)确定机器人或其执行机构与工作对象(植物或动物)之间的相对距离;2)确定工作对象的品质、形状和尺寸;3)机器人行走运动的视觉导航。本文将讨论完成该任务的农业机器人视觉传感系统的基本实现技术,介绍其当前的应用现状,并讨论未来的发展趋势。
1 基于视觉传感原理的距离检测技术
用于农产品采摘的农业机器人需要具备在适当空间范围、光照条件和枝叶遮挡情况下寻找被采摘物体和确定被采摘物体空间位置的能力。首先,准确地检测机器人与被采摘物体之间的距离是十分重要的,视觉传感技术是距离检测的一种有效方法。
基于视觉传感原理的距离检测方法中最常用的方法是双目立体视觉方法[1]。通过双目视觉传感器所获得的两幅图像,便可计算出物体在三维空间中的位置。其基本原理如图1所示。在图1中,
X =ZX l f (1)X -d =ZX r f
(2)
其中 d ——两个安装在机器人上的CCD 摄像机
之间的距离;f ——摄像机的焦距,由式(1)、(2)可以得到机器人上的摄像机距被采摘对象P 的距离值
Z =f d (X l -X r )(3)
图1 双目视觉测距原理图
F ig .1 P rinci p le of binocular telem eter based on visi on
CCD 摄像机一般用彩色摄像机,而直接使用
PSD (Po siti on Sen sitive D evice )三维视觉传感器则
效果更佳。
摄像机一般应该安装在机器人的执行器(例如机械手)的末端,从而可以与执行器一起移动并接近物体,当执行器向物体方向移动时,代表被采摘对象的像素数量是逐渐增加的,因此有利于充分利用摄像机的像素数量提高检测精度,在需要的时候可以有效避开在被采摘对象前的障碍物。
农业机器人视觉系统需要解决一些特殊的问题,例如对水果位置的检测,就涉及一些复杂因素。水果具有不同的外形、大小和颜色,尤其是其在果树上出现的位置是随机的,而对于果树来说,又有不同的高度、排列和树形结构,同时采摘动作和风的作用会使水果和树枝产生不断的晃动,另外,雨、灰尘、湿度和光照等环境因素的影响,树叶和树枝的遮挡等等因素都会对水果的位置的检测带来很大困难[2,3]。Parrish 和Gok sel 在用计算机视觉去识别和定位树
上的水果方面的研究取得了一定的成功[4]。
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在日本和许多欧美国家,视觉测距方法已被成功地应用于农产品的位置检测。例如,在一种葡萄采摘机器人上,采用双目立体视觉测量机械手与葡萄之间的距离。为了配合葡萄采摘机器人的运作,对葡萄的种植模式进行了专门的设计,葡萄架为水平形式,葡萄长在葡萄架下面,而枝叶基本长在葡萄架上面,葡萄被枝叶遮住的可能性较小。基于视觉检测结果,机器人指挥其5自由度极坐标型机械手在葡萄架下的运动,机械手的终端执行器配有手指和剪刀,采摘时,用手指抓住果房,用剪刀剪断穗柄。为便于机器人采摘,番茄的种植也采用了类似的原理,图2表示在温室中采用果实向下方式种植的番茄[1]
。
图2 便于机器人采摘的番茄种植方法
F ig .2 P lanting m ethod of tom ato fo r convenience
of robo t p ick ing
仔细选择视觉距离测量系统的照明光源十分重要,因为对在野外或温室内工作的机器人而言,变化的阳光对图像摄取的影响是非常巨大的。因此,选择配备激光光源和红外光源的测距系统,可有效抵抗日光变化对检测结果的影响,从而获得更加准确的测量结果。对于选用普通光源的视觉距离测量系统,则应使用基于特定反射光谱的滤光器去除阳光的影响。另外,激光、红外、声学、射频信号也可作为辅助信号帮助检测物体间的距离,此时为了确定水果在树上位置的3个坐标参数,只需要二维照片即可[3]。
水果确切位置的确定由水果中心的坐标决定。在目前的研究成果中,一些研究者获得了错误率不超过5%。确定水果中心坐标可以通过Hough 变换得到,该变换用于检测图像中的直线和曲线,对于在噪声图像中确定水果中心也有同样的效果[5]。
2 基于视觉传感原理的对象特征识别技术
基于视觉传感原理获取的视觉图像,可以从中提取农产品外表的光学特征和形状信息,进而区分被采摘的果实与附近的枝叶,判定果实的生长期、成熟度和品质。因此,视觉传感方法被广泛应用于农业机器人领域,用以对工作对象的识别和分类。
辨识树上水果的最基本方法是检测其几何形
状、灰度级及颜色。用于形状识别的特征很多,如面积、周长、Feret 直径、
矩、分形数、横断面等。一般而言,识别物体的几何形状只需处理黑白图像即可,但在自然界中,果实和树叶、果实和果实之间通常会有重叠,因此,还需要对临近区域作灰度级分析。基于灰度级的阈值来区分物体,需要图像中的物体和背景有不同的灰度等级,此类操作可通过硬件实现,速度可以很快。仅根据灰度,在果园中区分水果和背景很困难,在太阳下,水果看起来会比树叶亮得多;而在阴影中,树叶可能会显得比水果亮。有时从灰度图像中提取的纹理特征也非常有用,如角度二阶矩、对比度、逆差分矩和相关性等[6]。
基于水果表面的反射光谱有利于识别水果果实、树叶和树枝。大量研究表明,根据水果表面反射光谱的不同,可分为两类,一类在700～1100nm 波段比叶子具有更高的反射系数,而另一类则比叶子的反射系数要低。造成这种差别的原因是由于水果表面水分量的差异,后者大都是多汁水果,如图3
。
图3 水果果实、花、叶和树干的光谱特性
F ig .3 Spectra of fruit ,bloom ,leaf and bo le
柑橘类水果、苹果、西红柿等,其果实和叶子的反射光谱特性的差异是显而易见的,因此,可以使用
彩色CCD 摄像机来进行的识别。彩色CCD 摄像机可以同时获取R 、G 、B 三个分量的二维灰级图像,并根据被识别对象外表的光学特征,选择其中一个、两个或三个分量的图像作为特征识别的信号来源。例如,通过比较R 分量图像和G 分量图像,就可正确区分出成熟的西红柿果实和叶子。而当要把未成熟的西红柿果实从绿色的叶子和茎杆中区分出来时,需要通过670nm 和970nm 的干涉滤光器摄取图像,试验表明,550nm 和850nm 的干涉滤光器对于区分黄瓜的果实是有效的,这里670nm 是叶绿素吸收带,970nm 是水吸收带,550nm 是绿光波长的中心,850nm 是果实和叶子之间的反射率有较大差别的波长。这些波长是非常重要的,即使是绿颜色的果实,也能有效地与图像中的其它物体区分开[7,8]。
利用光谱特性分割果实与叶子是一种有效的方
1
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法,但必须找到一组能够进行有效分割的色彩特征。色彩在一副很亮或者很暗图像上很难辨别,因此,必须设计受光照影响较少的系统才实用。
照度对采用三原色R 、G 、B 模型的图像,有很大的影响,如果进行适当变换,得到色度模型,就可以忽略,因此,色度模型可以克服照度变化的问题。R 、G 、B 模型与色度模型的关系如下
r =R Y
(4)g =G Y (5)b =B Y
(6)
其中Y 是3种单色总和。处理色度模型需要花费更长的时间,因为需要将R 、G 、B 模型中的数据转换到色度模型中。
根据反射光谱的差异,可以将图像分割成几个有意义且有区别的区域,同一区域包含的像素都具有相类似的属性,而几个不同区域之间则在属性上有较明显差别。实现这样的分割可以通过以下技术
完成:1)寻找在属性上不连续的像素(比如灰度级的
跳变),组合边缘像素以获得独立的区域;2)寻找在统计特性上相似的像素(比如灰度级的直方图)。
研究表明,通过夜间获取的图像,避开阳光的干扰,可以获得很高的水果识别效率。水果识别问题的研究已经取得了非常重大的进展[9],但是,实验室结果与果园中获得的结果仍存在很大差异。目前,在桔园中,最多只有75%的桔子能够被正确识别(苹果园中也类似),需要做更多的工作来降低识别的错误率,同时也应使得对于不同的水果及作物的识别具有更多的灵活性,对于部分水果从树外看不见,当机械手穿过树枝时,必须能够对其作出快速辨识。用于图像处理的时间也是一个关键的因素,对于一幅典型的水果图像的处理,需要的时间为200～300m s 。因此,需要有快速的算法和并行处理技术才能使机器视觉系统可以和手工采摘竞争。图4和图5给出了两种分别用于采摘桔子和黄瓜的机器人
。
图6 视觉导航拖拉机式的机器人
F ig .6 Robo ticized tracto r w ith visi on navigati on functi
on
图4 采摘桔子的机器人
F ig .4 Robo t fo r p ick ing o
range
图5 采摘黄瓜的机器人
F ig .5 Robo t fo r p ick ing cucum ber
3 基于视觉传感原理的运动导航技术
农业机器人在空间的自主行走运动需要导航系统的指挥,基于视觉传感原理的视觉导航技术是农业机器人导航方式中研究较为深入的一种。所谓视觉导航,就是机器人基于CCD 摄像机获取到的反映周边环境信息的图像,作出行动路径规划,并指挥机器人在无人干涉情况下,自主移动到预定的目标。视觉导航具有信息探测范围宽,目标信息完整的优点。
在用于农业机器人的视觉导航方法中,最简单的方法是类似于在工业机器人领域广泛采用的人工路标方法。该方法采用白色标记线作为路标,敷设于机器人行走的地面上,机器人的视觉传感系统在行走过程中不断监测标记线,并随时控制机器人的转向机构调整机器人的移动方向。一般采用两只视觉传感器,检测机器人相对基准线的角度和距离,以保证机器人与标记线的距离偏差为最小,最终在标记线的引导下到达指定的目标。这种方法具有路径标
识简单,可靠,成本低,柔性好,图像处理易于实现的优点,但对机器人的作业环境有很高要求,一般用于地面条件良好的温室内[10],图6是日本产的名为“Poch i ”的具备视觉导航功能的拖拉机式的机器人。
基于田间作物在空间排列的特征进行视觉导航的农业机器人已经问世[11～14],此类机器人可以根据田间作物的图像判断作物排列行与机器人的相对位置,规划出行走基准线,通过图像中央向左右两边巡查的方式查出边界点,利用两条道路边界平行的特点,求得图像上无限远处的点和机器人的自身位置及行走方向,此类机器人已被用于喷洒除草剂和施肥。图7是视觉导航系统拍摄的的图像及其H IS (色调,色饱和度和亮度)变换的结果。
视觉导航系统必须具有实时性和鲁棒性[15]。农业机器人需要在具有复杂景物的环境中工作,视觉导航系统必须具备实时地将障碍物与背景分开的功能,因此,高速的图像处理硬件和合理的处理算法是保证实时性的基础。一种直线阵列型的视觉传感器
281农业工程学报2002年
图7 视觉导航图像及其H IS 变换结果
F ig .7 I m ages fo r visi on navigati on and
their H IS transfo r m s
可以用于农作物行与列的检测,其工作原理是基于
农作物与农田在纹理方面的差异实现特征的快速提取[16],在机器人以0.25m s 速度运动时,其导航控制精度可达到0.02m 。基于D SP (digital signal p rocessing )芯片技术的高速图像处理卡可以大幅度提高图像处理的速度,它可以直接在图像处理卡上完成图像的采集、数字化、分析和处理等全部功能。农田景物图像受光照条件、图像噪声、摄取角度和距离等多因素的影响,如图7所示,很难获得非常清晰的图像,另外,图像中的田埂和农作物等可能丧失细节轮廓特征,边缘也不理想,因此,一般的边缘检测算子很难求得准确的轮廓边缘。由于纹理特征对光照条件和图像噪声不敏感,因此,基于纹理特征的分析方法可以有效提高轮廓边缘检测的鲁棒性。提高导航系统的鲁棒性的另一有效方法是采用多传感器信息融合的技术,使用这种方法检测的环境信息,具有冗余性、互补性。对于图像中环境的不确定因素的处理,则需要借助模糊逻辑和神经网络技术。
4 农业机器人视觉传感系统的发展趋势
信息传感技术是农业机器人发展的一个技术关键,而视觉传感是信息传感技术中最令人感兴趣的方法之一。鉴于农业机器人的工作环境和工作对象较工业机器人要复杂得多,因此,视觉传感所面临的困难也比在工业领域要大得多。在未来,值得关注的技术发展可能涉及以下几个方面:
1)农业机器人用视觉传感器件的技术水平将得到提高。CCD 图像传感器是农业机器人使用的最主要的视觉传感器件,经过近30年的发展,目前已
经从最初简单的8像元移位寄存器发展至具有数百万至上千万像元的集成器件。目前CCD 像元数已从100万像元提高到2000万像元以上,5120×5120像元帧转移CCD 已经问世,荷兰菲利普成像技术公司研制成功了7000×9000像元的CCD ,16000×16000像元的CCD 有望在2001年问世,日本采用拼接技术开发成功16384×12288像元即(4096×3072)×4像元的CCD 图像阵列传感器。视觉传感
器件的技术的发展将为农业机器人准确辨识所面对的复杂环境和工作对象奠定基础。
2)以视觉信息传感与非视觉信息传感相结合的计算机泛视觉系统将在农业机器人上得到广泛应用。计算机泛视觉理论的特点在于其所处理和利用的信息资源和智能资源的广泛性,侧重于研究以多类信息资源(视觉与其它非视觉信息)综合集成方法和人机智能综合集成方法解决工程中的信息感知问题。鉴于在农业机器人视觉感知过程中,二维图像的处理必然会涉及视觉不适定问题的求解,而引入非视觉信息的辅助支持是不适定问题求解的有力手段,通过非视觉感知与视觉感知的优势互补机制,可大大提高农业机器人的感知功能,如将视觉传感与声纳技术结合,可实现机器人更加精确的定位。
3)基于主动光源的视觉信息传感技术将得到发展。目前绝大多数的农业机器人借助普通照明光源或日光照明,但是由于工作照明对象的复杂性和日光强度的不稳定性,导致获取图像质量的不稳定,采用主动光源(即由机器人根据视觉传感器采集图像的需要而自行发出的具有特定特征的光源)照明可有效改善图像质量、为图像附加更加多的信息并有效防止自然光的干扰。例如阵列式裂隙光照明,激光扫描照明,远红外光源照明都可取得好的效果,甚至可通过单幅图像获得三维信息。
5 结 语
从总体上来说,农业机器人技术远不如工业机器人技术发展得成熟,由于农业机器人在技术和经济方面的特殊性,目前还没有普及,但随着农业生产向规模化、多样化、精确化发展,以及逐步出现的农业劳动力不足的问题,可以预计,随着信息技术向农业领域的渗透,农业现代化技术的发展,农业工程技术的日趋成熟,农业机器人将越来越多地进入农业生产过程中。本文所介绍的各类视觉传感技术对于促进农业机器人进入生产实际均会发挥重要作用,它们也会随着农业机器人的普及得到发展。
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[参 考 文 献]
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Advances i n Rea l iza tion and Appl ica tion of V ision
Sen si ng System of Agr icultura l Robot
Xu Fa ng,Zha ng L ib in,J i S hi m ing,W a n Yue hua,Zha ng X ia n,Zha ng L i (Colleg e of M echanical2E lectrical E ng ineering,Z hej iang U niversity of T echnology,H ang z hou310014,Ch ina) Abstract:T he realizati on techn iques and cu rren t developm en t of visi on sen sing system of agricu ltu ral robo t are discu ssed,w h ich include techn iques of distance in sp ecti on,characteristic recogn iti on of agricu ltu ral p roducti on and m ovem en t navigati on of agricu ltu ral robo t based on visi on sen sing.T he distance in specti on m ethod based on b inocu lar telem eter w as u sed fo r p ick ing grape o r tom ato by robo ts.T he distance in specti on system s w ith laser o r infrared beam ligh ts w ere p roved w h ich can help to coun teract distu rbance of sun ligh t and ob tain accu rate resu lts.T he geom etrical shap e,gray level,co lo r,and reflected spectrum esp ecially of far m p roducti on,can be u sed fo r agricu ltu ral robo ts to recogn ize the operated ob jects.T he navigati on m ethod based on artificial gu ide line is a si m p le one fo r agricu ltu ral robo t navigati on,and the array characteristics of p lan t are also u sed fo r agricu ltu ral robo t navigati on.T he fu tu re developm en t trend of visi on sen sing system of agricu ltu ral robo t is also discu ssed.
Key words:agricu ltu ral robo t;visi on;distance in sp ecti on;characteristic recogn iti on;navigati on 481农业工程学报2002年
机器人视觉传感技术及应用doc汇总
机器人视觉传感技术及应用 摘要：机器人视觉技术是指机器人工作时通过视觉传感器对环境物体获取视觉信息，让机器人识别物体来进行各种工作。本文介绍了机器人技术中所常用的视觉传感器的种类、结构。原理和功能。介绍了弧焊机器人视觉传感技术较为前沿的一些应用和研究，包括焊缝跟踪和获取熔池信息。简要说明了视觉技术在农业采摘机器人方面的应用。 关键词：机器人、视觉、弧焊、采摘机器人 1．绪论 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的一维、二维和三维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置及各种状态。机器人视觉视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。根据功能不同，机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种，广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。 2. 机器人常用的视觉传感器 2.1光电二极管与光电转换器件 图2.1是pn型光电二级管的结构。如果让光子射入半导体的pn结边界耗尽层，就会激励起新的空穴。利用电场将空穴和电子分离到两侧，就可以的到与光子量成比例的反向电流。Pn型元件的优点是暗电流小，所以被广泛用于照度计和分广度计等测量装置中。
图2.1 pn型光电二极管结构 在高响应的发光二极管中pin结型与雪崩型。前者在pn结边界插入一个本征半导体i 层取代其耗尽层。给它施加反向偏压，可以减少结电容，获得高速响应；而后者是在pn结上加100伏左右的反向偏置电压产生强电场，激励载流子加速，与原子碰撞产生电子雪崩现象。这些高速型二极管的响应速度很快，能用于高速光通信等。 2.2 PSD PSD（Position Sensitive Detector，位置敏感探测器）是测定入射光位置的传感器，由发光二级管、表面电阻膜、电极组成。入射光产生的光电流通过电阻膜到达元件两端的电极，流入各个电极的电流与电阻值存在对应关系，而电阻值又与光的入射位置及到各个电极距离成比例，因此根据电流值就能检测到光入射的位置。PSD元件中有一维和二维两种，它们都具有高速性，但要注意入射到开口部分的散射光的影响。 2.3CCD图像传感器 电荷耦合器件（CCD：Charge Coupled Device）图像传感器是由多个光电二极管传送储存电荷的装置。它有多个MOS（Metal Oxide Semiconductor）结构的电极，电荷传送的方式是通过向其中一个电极上施加与众不同的电压，产生所谓的势阱，并顺序变更势阱来实现的。根据传送电荷需要的脉冲信号的个数，施加电压的方法有两相方式和三相方式。 CCD图像传感器有一维形式的，是将发光二极管和电荷传送部分一维排列制成的。此外还有二维形式的，它可以代替传统的硒化镉光导摄像管和氧化铅光电摄像管二维传感器。二维传感器属于水平和垂直传送电荷传感器，传送方式有行间传送、帧—行间传送、帧传送及全帧传送四种方式。 图2.2所示为行间传送方式，采取一维摄像区域（接收部分）与传送区域平行布置结构
《机器视觉及其应用》习题
第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分 成几部分实现？ 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？ 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义？ 数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？ 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩 色，有多少种颜色？ 对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？ 该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义？ 动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为： D = lg（Power_max / Power_min）×20； 对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg（Io/I）。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄）部分，而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为： Dmin=lg（1000/960）= 0.02； 后者的密度为： Dmax=lg（1000/40）= 1.40 那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。
机器人上用的传感器的介绍
机器人上用的传感器的介绍 作者：Ricky 文章来源：https://www.wendangku.net/doc/759918908.html,更新时间：2006年05月20日打印此文浏览数：18549 感知系统是机器人能够实现自主化的必须部分。这一章，将介绍一下移动机器人中所采用的传感器以及如何从传感器系统中采集所需要的信号。 根据传感器的作用分，一般传感器分为： 内部传感器（体内传感器）：主要测量机器人内部系统，比如温度，电机速度，电机载荷，电池电压等。 外部传感器（外界传感器）：主要测量外界环境，比如距离测量，声音，光线。 根据传感器的运行方式，可以分为： 被动式传感器：传感器本身不发出能量，比如CCD，CMOS摄像头传感器，靠捕获外界光线来获得信息。 主动式传感器：传感器会发出探测信号。比如超声波，红外，激光。但是此类传感器的反射信号会受到很多物质的影响，从而影响准确的信号获得。同时，信号还狠容易受到干扰，比如相邻两个机器人都发出超声波，这些信号就会产生干扰。 传感器一般有以下几个指标： 动态范围：是指传感器能检测的范围。比如电流传感器能够测量1mA－20A的电流，那么这个传感器的测量范围就是10log（20/0.001)=43dB. 如果传感器的输入超出了传感器的测量范围，那么传感器就不会显示正确的测量值了。比如超声波传感器对近距离的物体无法测量。 分辨率：分辨率是指传感器能测量的最小差异。比如电流传感器，它的分辨率可能是5mA，也就是说小于5mA的电流差异，它没法检测出。当然越高分辨率的传感器价格就越贵。 线性度：这是一个非常重要的指标来衡量传感器输入和输出的关系。 频率：是指传感器的采样速度。比如一个超声波传感器的采样速度为20HZ，也就是说每秒钟能扫描20次。 下面介绍一下常用的传感器： 编码器：主要用于测量电机的旋转角度和速度。任何用电机的地方，都可以用编码器来作为传感器来获得电机的输出。
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
机器人传感器的类别及应用原理
机器人传感器的类别及应用原理 一般机器人系统由机械手、环境、任务和控制器四个互相作用的部分组成。我们称一般安装在机器人机械手上的传感器为内传感器（Inner Sensons），而称作为环境的一部分的传感器为外传感器（External Sensons）。下面将以此为主，结合机器人传感器其它分类方法进行阐述。 机器人产业近年来发展很快，2012年全球产量为16万台，欧、美、日等工业发达国家机器人市场已比较成熟，已处于平增长阶段。其机器人密度（万名员工使用机器人台数）韩国为347台，日本为339台，法国为261台，而我国为10台（有统计数据称为21台，仅供参考）。而我国机器人市场也发展很快，工业机器人每年装机量增长速度均超过20%，2010年装机量为52290台，2011年上涨到74317台，实现了42%的增长率。在2012年，我国出台了《智能制造科技发展十二五专项规划》，2013年4月21日还成立了中国机器人产业联盟，这些均证明了我国机器人产业将会有更大的发展。 机器人产品目前分类为工业机器人和服务机器人两大类。国内也有分为工业机器人和特种机器人两大类的；或分为一般机器人和智能机器人两大类；或分为一般机器人和移动机器人两类；或分为一般机器人和拟人机器人两类等。目前工业机器人多用于搬运、分拣、上下料、包装、码垛、焊接、喷涂、打磨、抛光、切割、摆放、装配等方面。 随着智能化的程度提高，机器人传感器应用越来越多。智能机器人主要有交互机器人、传感机器人和自主机器人3种。从拟人功能出发，视觉、力觉、触觉最为重要，早已进入实用阶段，听觉也有较大进展，其它还有嗅觉、味觉、滑觉等，对应有多种传感器，所以机器人传感产业也形成了生产和科研力量。 机器人的控制系统相当于人类大脑，执行机构相当于人类四肢，传感器相当于人类的五官。因此，要让机器人像人一样接收和处理外界信息，机器人传感器技术是机器人智能化的重要体现。 传感器是机器人完成感觉的必要手段，通过传感器的感觉作用，将机器人自身的相关特性或相关物体的特性转化为机器人执行某项功能时所需要的信息。根据传感器在机器人上应
FANUC机器人机器人视觉成像应用(2D)
发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 第一部分：视觉设定 (2) 第二部分：视觉偏差角度的读取与应用 (8) 应用范围：摄像头不安装在机器人上。
第一部分：视觉设定 发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤：1、建立一个新程序，假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为： UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。 3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该全 部落在成像区域内。 4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置，假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际 使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。 示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝光
浅谈机器人视觉技术
浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知
机器人最实用的10种传感器盘点
机器人最实用的10种传感器盘点 随着智能化的程度提高，机器人传感器应用越来越多。智能机器人主要有交互机器人、传感机器人和自主机器人3种。从拟人功能出发，视觉、力觉、触觉最为重要，早已进入实用阶段，听觉也有较大进展，其它还有嗅觉、味觉、滑觉等，对应有多种传感器，所以机器人传感产业也形成了生产和科研力量。 内传感器 机器介机电一体化的产品，内传感器和电机、轴等机械部件或机械结构如手臂（Arm）、手腕（Wrist）等安装在一起，完成位置、速度、力度的测量，实现伺服控制。 位置（位移）传感器 直线移动传感器有电位计式传感器和可调变压器两种。角位移传感器有电位计式、可调变压器（旋转变压器）及光电编码器三种，其中光电编码器有增量式编码器和绝对式编码器。增量式编码器一般用于零位不确定的位置伺服控制，绝对式编码器能够得到对应于编码器初始锁定位置的驱动轴瞬时角度值，当设备受到压力时，只要读出每个关节编码器的读数，就能够对伺服控制的给定值进行调整，以防止机器人启动时产生过剧烈的运动。 速度和加速度传感器 速度传感器有测量平移和旋转运动速度两种，但大多数情况下，只限于测量旋转速度。利用位移的导数，特别是光电方法让光照射旋转圆盘，检测出旋转频率和脉冲数目，以求出旋转角度，及利用圆盘制成有缝隙，通过二个光电二极管辨别出角速度，即转速，这就是光电脉冲式转速传感器。此外还有测速发电机用于测速等。 应变仪即伸缩测量仪，也是一种应力传感器，用于加速度测量。加速度传感器用于测量工业机器人的动态控制信号。一般有由速度测量进行推演、已知质量物体加速度所产生动力，即应用应变仪测量此力进行推演，还有就是下面所说的方法： 与被测加速度有关的力可由一个已知质量产生。这种力可以为电磁力或电动力，最终简化为对电流的测量，这就是伺服返回传感器，实际又能有多种振动式加速度传感器。
FANUC机器人机器人视觉成像应用D
F A N U C机器人机器人视 觉成像应用D This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 应用范围：摄像头不安装在机器人上。 第一部分：视觉设定 发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤： 1、建立一个新程序，假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为： UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。 3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该 全部落在成像区域内。 4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置，假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实 际使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝 光时间，保证：当光标划过工件特征区域的最亮点时， 中g=200左右。其他不要更改。 图二：标定示教点阵板。此时，只需要更改如下内容： 图三:标定示教点阵板需要做的设定 图四: 标定示教点阵板时，观察数据误差范围 设定完以上内容后，方可以移走示教用的点阵板。之前任何时候移动此示教板，都会造成错误！！ 图五（与图六为同一个页面，一个图上截屏不完整。此页只需要更改曝光时间。）图六（与图5是同一个页面）除了设定曝光时间外，什么都不要动。 图七：此图完成后，才可以做图6的set .ref.pos 在完成以上操作后，按照如下步骤示教机器人
机器人视觉系统
机器人视觉系统 ——人脸识别技术 优势 1 不被察觉，不会引起人的反感。 2 非接触性，不需要和设备接触即可识别 3 自然性 4 准确，可靠，灵活。 原理 在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。 主要过程 一般分三步： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。（智械科技） (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 实现方法 基于OpenCv人脸识别设计方案 1 系统组成 以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模
式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。
机器人视觉系统(Robot Vision)简介
机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
一张图搞懂机器人视觉与机器视觉
机器人视觉与计算机视觉：有什么不同? By Alex 机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？ 要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！ 当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用…机器视觉?，这是一个完全可以理解的错误。因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。 在这篇文章当中，我们分解了机器人视觉的“族谱”，以显示在更广泛的信号处理领域所在的位置。 什么是机器人视觉(Robot Vision)？ 在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。例如，您的系统可以使一个二维摄像头，检测到机器将拿起来的一个对象物。更复杂的例子可能是使用一个3D立体相机来引导机器人将车轮安装到一个以移动中的车辆上。 如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子。对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题。但对于某些应用来说，机器人视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。 机器人视觉(Robot Vision)的“族谱” 机器人视觉与机器视觉密切相关，机器视觉我们稍后再介绍。他们两个又都与计算机视觉密切相关。如果他们谈论的是一个“族谱”，计算机视觉可以看作是他们的“父母”。然而，为了详细的了解他们在整个系统中的位置，我们要更进一步介绍他们的“祖父母”-信号处理。 族谱 信号处理(Signal Processing)
2018机器人传感器习题题库 - 附答案
1.多传感器数据融合的结构形式有串联型融合，并联型融合，混联型融合。 2. 3 4自校准层中用到的算法包括自适应加权算法、和（贝叶斯估算法，分布图与分批估计算法）。 5传感器一般由敏感元件，转换元件，测量电路，辅助电路等组成。 6机器人由机械部分、传感部分、控制部分三大部分组成。 7.智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成。 8.根据信息融合处理方式的不同，可以将多传感器信息融合系统结构分为集中、分散、混合、反馈型等。 9.常用的多传感器信息融合方法可以分为以下四大类。 10.根据处理对象的层次不同，可以将信息融合分类为数据层融合、特征层融合、决策层融合。 12.11.序号跳了， 13.11、12并没有题目。 14.机器人的机械结构系统由机械构件和传动机构组成。 15.机器人的运动方式主要有、、、及。 16.机器人传感器分为内部传感器和外部传感器两种。 17.多传感器信息融合过程主要包括A/D、数据预处理、特征值提取、和融合计算等环节。 18.智能传感器的硬件结构模块要由以下六个部分组成一个或多个敏感器件、微处理器或为控制器、非易失性可擦写存储器、双向数据通信的接口、模拟量输入输出接口、高效的电源模块。 19.传感器的标定可分为动态标定和静态标定。 20.传感器按构成原理分类为结构型和物性型。 21.压电传感器是根据压电效应制造而成的。 22.机器人的机械结构系统中的机械构件由机身、手臂和末端执行器三大件组成。 23.机器人驱动系统的驱动方式主要有液压、气压和电气。 24.机器人内部传感器主要包括位置、速度、加速度、倾斜角、力觉传感器等五种基本种类。 25.智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成的。第7题重复 26.多传感器信息融合的常用方法可以分为估计、分类、推理、人工智能四大类。 26.传感器按能量关系分类为能量转换和能量控制型；按基本效应分类分为物理、化学、生物型。第19题合并 27传感器进行动态特性标定时常用的标准激励源有周期函数和瞬变函数两种。 28机器人的机械结构系统由机械构件和传动系统组成。第13题重复 29机器人外部传感器主要包括视觉传感器、触觉、接近度、激光等基本种类。 30.智能传感器的实现方式主要有非集成化的模块方式、集成化实现和混合实现三种形式。 31.多传感器信息融合的系统结构分为集中、分散、混合、反馈型四大类。第8题重复 32.机器人电器驱动系统中，马达是其执行元件。
机器人视觉系统的组成及工作原理
机器人视觉系统的组成及工作原理 【摘要】随着大规模集成电路技术的发展，视觉系统逐渐走向实用化。由于微型计算机的飞速发展，使用的视觉系统已经进入领域，其中机器人视觉系统是机器视觉应用的一个重要领域。本文叙述机器人视觉系统的各部分组成，及各部分组成的工作原理。 【关键词】CCD；视频数字；信号处理器 1.机器人视觉系统的硬件系统 1.1机器人视觉系统的硬件由下述几个部分组成 (1)景物和距离传感器常用的摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等。 (2)视频信号数字化设备其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号。 (3)视频信号快速处理器，视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备：如DSP系统。 (4)计算机及其外设根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。 (5)机器人或机械手及其控制器。 1.2机器人视觉的软件系统有以下几个部分组成 (1)计算机系统软件选用不同类型的计算机，就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。 (2)机器人视觉信息处理算法图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。 (3)机器人控制软件。 https://www.wendangku.net/doc/759918908.html,D原理 视觉信息通过视觉传感器转换成电信号，在空间采样和幅值化后，这些信号就形成了一幅数字图像。机器人视觉使用的主要部分是电视摄像机，它由摄像管或固态成像传感器及相应的电子线路组成。这里我们只介绍光导摄像管的工作原理，因为它是普遍使用的并有代表性的一种摄像管。固态成像传感器的关键部分有两种类型：一种是电荷耦合器件(CCD)；另一种是电荷注入器件(CID)。与具有摄像管的摄像机相比，固态成像器件重量轻、体积小、寿命小、功耗低。不过，某些摄像管的分辨率仍比固态摄像机高。光导摄像管外面是一圆柱形玻璃外壳2，内部有位于一端的电子枪7以及位于另一端的屏幕1和靶。加在线圈6、9上的电压将电子束聚焦并使其偏转。偏转电路驱使电子束对靶的内表面扫描以便“读取”图像。玻璃屏幕的内表面镀有一层透明的金属薄膜，它构成一个电极，视频信号可从此电极上获得。一层很薄的光敏“靶”附着的金属膜上，它是一层由一些极小的球状体组成，球状的电阻反比于光的强度。在光敏靶的后面有一个带正电荷的细金属网，它使电子枪发射出的电子减速，以接近于0的速度达到靶面。在正常工作时，将正电压加在屏幕的金属镀膜上。在无光照时，光敏材料呈现绝缘体特性，电子束在靶的内表面上形成一个电子层以平衡金属膜上的正电荷。当电子束扫描靶内表面时，光敏层就成了一个电容器，其内表面具有负电荷，而另一面具有正电荷。光投射到靶层，它的电阻降低，使得电子向正电荷方向流动并与之中和。由于流动的电子电荷的数量正比于投射到靶的某个局部区域上的光的强度，因此其效果是在靶表面上形成一幅图像，该图像与摄像管屏幕上的图像亮
工业机器人有那些常用的传感器三维视觉传感器有那些优势
工业机器人有那些常用的传感器三维视觉传感器有那些优势 在工业自动化领域，机器需要传感器提供必要的信息，以正确执行相关的操作。机器人已经开始应用大量的传感器以提高适应能力。例如有很多的协作机器人集成了力矩传感器和摄像机，以确保在操作中拥有更好的视角，同时保证工作区域的安全等。在此枚举一些常用的可以集成到机器人单元里的各种传感器，供诸君参考。 二维视觉传感器 二维视觉基本上就是一个可以执行多种任务的摄像头。从检测运动物体到传输带上的零件定位等等。二维视觉在市场上已经出现了很长一段时间，并且占据了一定的份额。许多智能相机都可以检测零件并协助机器人确定零件的位置，机器人就可以根据接收到的信息适当调整其动作。 三维视觉传感器 与二维视觉相比，三维视觉是最近才出现的一种技术。三维视觉系统必须具备两个不同角度的摄像机或使用激光扫描器。通过这种方式检测对象的第三维度。同样，现在也有许多的应用使用了三维视觉技术。例如零件取放，利用三维视觉技术检测物体并创建三维图像，分析并选择最好的拾取方式。 如果说视觉传感器给了机器人眼睛，那么力/力矩传感器则给机器人带去了触觉。机器人利用力/力矩传感器感知末端执行器的力度。多数情况下，力/力矩传感器都位于机器人和夹具之间，这样，所有反馈到夹具上的力就都在机器人的监控之中。 有了力/力矩传感器，像装配，人工引导、示教，力度限制等应用才能得以实现。 碰撞检测传感器 这种传感器有各种不同的形式。这些传感器的主要应用是为作业人员提供一个安全的工作环境，协作机器人最有必要使用它们。一些传感器可以是某种触觉识别系统，通过柔软的表面感知压力，如果感知到压力，将给机器人发送信号，限制或停止机器人的运动。 有些传感器还可以直接内置在机器人中。有些公司利用加速度计反馈，还有些则使用电流
机器人及常用传感器
机器人 机器人有三个发展阶段，一是第一代机器人，也叫示教再现型机器人，它是通过一个计算机，来控制一个多自由度的一个机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种动作，比方说汽车的点焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重复这样一种工作，它对于外界的环境没有感知，这个力操作力的大小，这个工件存在不存在，焊的好与坏，它并不知道，那么实际上这种从第一代机器人，也就存在它这种缺陷，因此，在20世纪70年代后期，人们开始研究第二代机器人，叫带感觉的机器人，这种带感觉的机器人是类似人在某种功能的感觉，比如说力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉和人进行相类比，有了各种各样的感觉，比方说在机器人抓一个物体的时候，它实际上力的大小能感觉出来，它能够通过视觉，能够去感受和识别它的形状、大小、颜色。抓一个鸡蛋，它能通过一个触觉，知道它的力的大小和滑动的情况。第三代机器人，也是我们机器人学中一个理想的所追求的最高级的阶段，叫智能机器人，那么只要告诉它做什么，不用告诉它怎么去做，它就能完成运动，感知思维和人机通讯的这种功能和机能，那么这个目前的发展还是相对的只是在局部有这种智能的概念和含义，但真正完整意义的这种智能机器人实际上并没有存在，而只是随着我们不断的科学技术的发展，智能的概念越来越丰富，它内涵越来越宽。 那么从三代机器人发展过程中，从另一个方面，我们对机器人从应用的角度进行了分类，比如说工业机器人，它包括点焊、弧焊、喷漆、搬运、码垛，在工业现场中工作的这种机器人，我们统称为工业机器人，那么从不同的应用中，到水下去作业的叫水下机器人，到空间作业的叫空间机器人，同时又存在农业、林业、牧业，对医疗机器人叫医用机器人，还包括娱乐机器人，建筑和居室上用的机器人，所以从应用分类，它包括从行业、应用角度，也可以进行这样简单的分类。 机器人中常用的传感器主要有：用于避障的传感器，用于测距的传感器，用于亮度判断的传感器，用于测量速度的传感器，用于检测地面灰度的传感器。这里主要介绍用于Ⅰ、测距的传感器-GP2d12，Ⅱ、测量速度的传感器-光电编码器。Ⅲ、用于亮度判断的传感器-光敏电阻
国内机器视觉的发展现状
国内机器视觉的发展现状 机器视觉是最近几年新发展起来的新兴技术领域,通过利用计算机模拟人的视觉能力来进行判断和识别,它是机器人、智能装备以及自动化领域至关重要不可或缺的技术之一。 目前国内的机器视觉技术和国外相比还相对落后,关键的技术设备还依赖于进口。国内大部分的机器视觉公司都集中在系统集成领域。国内机器视觉市场需求凸显,而国内机器视觉技术的滞后已无法满足国内市场的需求。 机器视觉应用主要包括表面缺陷检测、产品尺寸测量、机器人视觉定位、视觉目标识别这个四大类: 表面质量的检测至关重要,产品的表面缺陷不仅影响产品外观本身,还将对产品使用性能产生影响,比如做易拉罐的镀锡板,如果表面有微小的孔洞;卫生用无纺布表面有污点;液晶玻璃面板表面有结晶;太阳能电池片有断栅或隐裂等。 现代化高速的生产线,人眼无法识别或效率较低,还有高额的人工成本,都迫使生产企业进行变革,引入表面视觉检测系统,让机器来替代人工检测,大幅提高生产检测效率。 产品尺寸测量大部分应用于机械加工制造领域,现代机械加工技术精益求精,大规模批量化生产,通过构建机器视觉系统,对产品外观尺寸进行检测处理,发现不合格进行剔除。随着机械加工现代化水平的日益发展,视觉尺寸检测不可或缺。
视觉图像识别技术应用广泛,互联网中的人脸识别、交通防中的车牌识别、商品中二维码条码识别、ocr文字识别等。相比视觉检测和视觉测量,视觉图像识别技术相对成熟。 机器视觉定位系统主要应用机器人视觉引导,机器视觉给机器人装上大脑和眼睛,通过视觉系统引导机器人做各种不同的姿态和动作,机器人与机器视觉的融合将是未来智能装备发展的重要领域。 从整个国内机器视觉发展来看,国产化程度不高,机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主,大部分企业一方面代理国外设备,一方面进行系统集成,真正投入的研发力量非常有限。 国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业,2025中国制造大战略政策支持下,机器视觉企业将加大投入力量,促进国内机器视觉技术的快速发展。 本文作者:大军闲谈
机器人传感器论文
机器人传感器 正文： 传感器是机器人完成感觉的必要手段，通过传感器的感觉作用，将机器人自身的相关特性或相关物体的特性转化为机器人执行某项功能时所需要的信息。根据传感器在机器人上应用的目的和使用范围不同，可分为内部传感器和外部传感器。 内部传感器用于检测机器人自身状态（如手臂间角度、机器人运动工程中的位置、速度和加速度等）；外部传感器用于检测机器人所处的外部环境和对象状况等，如抓取对象的形状、空间位置、有没有障碍、物体是否滑落等。 机器人传感器的要求和选择 机器人传感器的选择取决于机器人工作需要和应用特点，对机器人感觉系统的要求时选择传感器的基本依据。 机器人传感器的选择的一般要求： 精度高、重复性好； 稳定性和可靠性好； 抗干扰能力强； 重量轻、体积小、安装方便。 内部传感器 位移传感器 按照位移的特征，可分为线位移和角位移。 线位移是指机构沿着某一条直线运动的距离，角位移是指机构沿某一定点转动的角度。 （1）电位器式位移传感器 电位器式位移传感器由一个线绕电阻（或薄膜电阻）和一个滑动触点组成。其中滑动触点通过机械装置受被检测量的控制。当被检测的位置量发生变化时，滑动触点也发生位移，从而改变了滑动触点与电位器各端之间的电阻值和输出电压值，根据这种输出电压值的变化，可以检测出机器人各关节的位置和位移量。 （2）直线型感应同步器 直线感应同步器的组成是由定尺和滑尺组成。定尺和滑尺间保证与一定的间隙，一般为左右。在定尺上用铜箔制成单项均匀分布的平面连续绕组，滑尺上用铜箔制成平面分段绕组。绕组和基板之间有一厚度为的绝缘层，在绕组的外面也有一层绝缘层，为了防止静电感应，在滑尺的外边还粘贴一层铝箔。定尺固定在设备上不动，滑尺则可以再定尺表面来回移动。 （3）圆形感应同步器 圆形感应同步器主要用于测量角位移。它由钉子和转子两部分组成。在转子上分布着连续绕组，绕组的导片是沿圆周的径向分布的。在定子上分布着两相扇形分段绕组。定子和转子的截面构造与直线型同步器是一样的，为了防止静电感应，在转子绕组的表面粘贴一层铝箔 绝对速度传感器 绝对速度传感器，图4-11为国产CD-1型绝对速度传感器的结构图。途中磁钢6借铝架5固定在壳体4内，并通过壳体形成磁回路。线圈2和阻尼环3安装在芯杆2上，芯杆用弹簧1和8支承在壳体内，构成传感器的活动部分。当传感器的壳体与振动物体一起振动时，如振动的频率较高，由于芯杆组件的质量很大，故产生的惯性力也大，可以阻止芯杆随壳体一起运动。当振动频率高到一定程度时，可以认为芯杆组件基本不动，只是壳体随被测物体振动。这时，线圈以物体的振动速度切割磁力线而在线圈两端产生感应电压。并且线圈输出的电压与线圈相对可替代运动速度成正比。当振动速度高到一定程度时，线圈与壳体的相对速度就是被测振动物体的绝对速度。
机器人视觉传感器的应用
机器人视觉传感器应用 庞浜 学号19920141152889 （厦门大学物理与机电工程学院，福建厦门 361005） 摘要：传感器是自动控制特别是机器人技术中一个很重要的部分。它类似人的五感(眼、耳、鼻、舌、身)对对象物，周围环境，系统内部状态进行快速、准确的感觉、检测、识别。本译文介绍了几种类似人视觉功能的传感器(红外线传感器，视觉—位置传感器，色识别传感器)，及其原理、特点、应用及主要技术指标。在机器人发展日益成熟的今天，视觉传感器的重要作用日益显现。 关键词：视觉传感器，图像处理，机器人 Abstract:Sensor is a very important part of automatically controlled in particular robotics. It is similar to one of the five senses (eyes,ears,nose, tongue,body) to the object, the surroundings, the internal state of the system for fast, accurate feeling, detection, identification.The translation introduces several features similar to human vision sensors (infrared sensors, vision - position sensors,color recognition sensor),and its principles，characteristics,applications and main technical indicators.In today's increasingly sophisticated robot development, the important role of the visual sensor becomes increasingly obvious. 1引言 目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量 大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强藕合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的一维、二维和三维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置及各种状态。机器人视觉视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。根据功能不同，机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种，广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。计算机视觉应用多采用光电传感器、视觉传感器或者视觉系统来实现。光电传感器结构简单，价格