机器人视觉识别技术

东南大学seminar课程简介

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，

智能机器人的语音识别

智能机器人的语音识别 语音识别概述 最近，由于其重大的理论意义和实用价值，语音识别已经受到越来越多的关注。到现在为止，多数的语音识别是基于传统的线性系统理论，例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别的深度研究，研究者发现，语音信号是一个复杂的非线性过程，如果语音识别研究想要获得突破，那么就必须引进非线性系统理论方法。最近，随着非线性系统理论的发展，如人工神经网络，混沌与分形，可能应用这些理论到语音识别中。因此，本文的研究是在神经网络和混沌与分形理论的基础上介绍了语音识别的过程。 语音识别可以划分为独立发声式和非独立发声式两种。非独立发声式是指发音模式是由单个人来进行训练，其对训练人命令的识别速度很快，但它对与其他人的指令识别速度很慢，或者不能识别。独立发声式是指其发音模式是由不同年龄，不同性别，不同地域的人来进行训练，它能识别一个群体的指令。一般地，由于用户不需要操作训练，独立发声式系统得到了更广泛的应用。所以，在独立发声式系统中，从语音信号中提取语音特征是语音识别系统的一个基本问题。 语音识别包括训练和识别，我们可以把它看做一种模式化的识别任务。通常地，语音信号可以看作为一段通过隐马尔可夫模型来表征的时间序列。通过这些特征提取，语音信号被转化为特征向量并把它作为一种意见，在训练程序中，这些意见将反馈到HMM的模型参数估计中。这些参数包括意见和他们响应状态所对应的概率密度函数，状态间的转移概率，等等。经过参数估计以后，这个已训练模式就可以应用到识别任务当中。输入信号将会被确认为造成词，其精确度是可以评估的。整个过程如图一所示。 图1 语音识别系统的模块图

3、理论与方法 从语音信号中进行独立扬声器的特征提取是语音识别系统中的一个基本问题。解决这个问题的最流行方法是应用线性预测倒谱系数和Mel频率倒谱系数。这两种方法都是基于一种假设的线形程序，该假设认为说话者所拥有的语音特性是由于声道共振造成的。这些信号特征构成了语音信号最基本的光谱结构。然而，在语音信号中，这些非线形信息不容易被当前的特征提取逻辑方法所提取，所以我们使用分型维数来测量非线形语音扰动。 本文利用传统的LPCC和非线性多尺度分形维数特征提取研究并实现语音识别系统。 3.1线性预测倒谱系数 线性预测系数是一个我们在做语音的线形预分析时得到的参数，它是关于毗邻语音样本间特征联系的参数。线形预分析正式基于以下几个概念建立起来的，即一个语音样本可以通过一些以前的样本的线形组合来快速地估计，根据真实语音样本在确切的分析框架（短时间内的）和预测样本之间的差别的最小平方原则，最后会确认出唯一的一组预测系数。 LPC可以用来估计语音信号的倒谱。在语音信号的短时倒谱分析中，这是一种特殊的处理方法。信道模型的系统函数可以通过如下的线形预分析来得到： 其中p代表线形预测命令，，（k=1，2，… …，p）代表预测参数，脉冲响应用 h(n)来表示，假设h（n）的倒谱是。那么（1）式可以扩展为（2）式： 将（1）带入（2），两边同时，（2）变成（3）。 就获得了方程（4）：

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

带有视觉识别模块的分拣机器人

带有视觉识别模块的分拣机器人 传统的机器人分拣操作一般采用示教或离线编程方式，当机器人所处的工作环境发生改变时机器人很难即时作出相应的调整，为了使机器人具有更加智能化的功能，以阿童木并联机器人和工业智能相机为基础，组成一套带有视觉模块的机器人分拣系统。这样的分拣系统结合了并联型机器人和视觉模块两个方面的优势，通过视觉模块智能的识别不同的对象，系统可以完成高速的分拣工作，显著提升了机器人对工作环境的适应能力，提高了工作效率。同时，实验结果证明了该系统软硬件设计正确，分拣成功率高。 随着我们国家生产需求的不断增加，机器人越来越多的参与到各行各业的生产过程中来。其中，对工件的分拣作业是当前生产过程中的一个重要环节，传统的机器人分拣，其动作和目标的摆放位置都需要根据程序预先严格的设定。一旦机器人所处的环境有所改变，很容易导致抓取错误。本文模拟工业生产中的分拣作业环境，引入视觉模块，用摄像机来模拟人类的视觉功能来对待测的对象进行识别分类，可以使分拣作业拥有更高的可靠性和灵活性，作业对象以及分拣工序可以随时随地的变换，也提高了工作的效率和机器人的智能化程度。 1机器人系统组成介绍 我们设计的机器人分拣系统主要由并联机器人、视觉模块、传送带装置以及分拣对象组成，结构如图1所示： 1.1并联机器人 相比于其他工业机器人，并联机器人占用较小的空间，其更具有高速度、高精度、灵活性等特点，更能適合苛刻的工业生产需求。我们在实验中采用的是阿童木4轴并联型机器人，如图2所示，它能够完成空间中X、Y、Z方向的移动及角度的转动。除了并联型机器人本体之外，机器人配套设施还包括机器人控制柜、控制编程器和驱动机器人各关节运动的伺服交流电机。机器人末端执行机构为气动吸盘，用于吸附传送带上的分拣对象，完成抓取动作。 1.2 视觉模块 视觉模块我们采用康奈视公司的In-Sight7000型智能相机，如图3所示。该视觉模块能够智能的识别出实验中不同种类的实验对象，以及采集各个实验对象的位置信息。 1.3网络交换机 实验中，我们使用一般的家用路由器来替代网络交换机。视觉模块采集到的信息要通过局域网来络传递给机器人，因此我们要用到网络交换机来搭建局域网络，进而使各个模块间完成信息传输。

语音识别机器人实验报告

开放实验项目报告 项目名称：语音识别机器人 专业 学生姓名 班级学号 指导教师 指导单位 2012/2013学年第一学期 一．设计背景

在科学日新月异的今天，电子设备的便捷化，人性化，智能化已成为不可逆转的潮流，而语音控制智能，更是其中研究发展的热点。凌阳SPCE061以其便捷的操作，可靠的性能，成为了各位电子爱好者的首选。本实验采用凌阳61板和运动小车（迷你型）模组设计的语音控制小车。凌阳板嵌入小车模型顶部。语音处理技术不仅包括语音的录制和播放，还涉及语音的压缩编码和解码、语音的识别等各种处理技术。本设计的语音控制小车，借助于SPCE061A在语音处理方面的特色，不仅具有前进、后退、左转、右转、停止等基本程序控制功能，而且还具备语音控制功能。 二．总流程图

三．主要模块 1、凌阳SPCE061是继μ’nSP?系列产品SPCE500A等之后凌阳科技推出的又一款16 位结构的微控制器。与SPCE500A不同的是，在存储器资源方面考虑到用户的较少资源的需求以及便于程序调试等功能，SPCE061A里只内嵌32K字的闪存（FLASH ）。较高的处理速度使μ’nSP?能够非常容易地、快速地处理复杂的数字信号。因此，与SPCE500A相比，以μ’nSP?为核心的SPCE061A 微控制器是适用于数字语音识别应用领域产品的一种最经济的选择。 其性能如下： A、16 位μ’nSP?微处理器； B、工作电压(CPU) VDD 为2.4~3.6V (I/O) VDDH 为2.4~5.5V C、CPU 时钟：0.32MHz~49.152MHz ； D、内置2K 字SRAM； E、内置32K FLASH； F、可编程音频处理； G、晶体振荡器; H、系统处于备用状态下(时钟处于停止状态)，耗电仅为2μA@3.6V ； I、2 个16 位可编程定时器/计数器(可自动预置初始计数值)； J、2 个10 位DAC(数-模转换)输出通道； K、32 位通用可编程输入/输出端口； L、14 个中断源可来自定时器A / B ，时基，2 个外部时钟源输入，键唤醒；

机器人与自动化技术.

机器人与自动化技术 “机器人、无处不在的屏幕、语音交互，这些都将改变我们看待‘电脑’的方式。一旦看、听、阅读能力得到提升，你就可以以新的方式进行交互。”----比尔?盖茨在某电视节目中，预测未来科技领域的下一件大事时表示：机器人与自动化技术将成为未来发展的一大趋势，可以改变世界！ 工业机器人的应用，正从汽车工业向一般工业延伸，除了金属加工、食品饮料、塑料橡胶、3C、医药等行业，机器人在风能、太阳能、交通运输、建筑材料、物流甚至废品处理等行业都可以大有作为。 当然，即将“改变世界”的机器人不仅仅具有代替人工的价值，在很多人类无法实现的领域也将出现机器人的身影。譬如，派送采矿机器人到月球和小行星上采挖稀土矿，将有望成为现实。 而更令比尔?盖茨寄予厚望的是机器人将像“电脑”一样改变人类的生活。 日本早稻田大学研究人员推出一种新型仿人型家务机器人。它集安全性、可靠性和灵巧性于一身，还具有仿人脸的外观。在工作时，它将一名男子抱下床，与他聊天并为他准备早餐。由于拥有和成年女性大小相当的灵巧双臂、双手，这种机器人能够用夹子将面包从面包机中取出，而丝毫不弄碎它。 英国阿伯丁大学启动了一项新的研究计划，在3年内研发出允许机器人与人类进行交谈，甚至讨论具体决定的系统……。 作为先进制造业中不可替代的重要装备，工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。 在机器人市场中，目前80%的市场份额仍由跨国公司占有，其中瑞典ABB、日本发那科FANUC、日本安川yaskawa和德国库卡KUKA四大企业则是市场第一梯队的“四大金刚”。其它有瑞士史陶比尔Staubli、德国克鲁斯CLOOS、德国百格拉、德国徕斯、德国斯图加特航空航天自动化集团（STUAA）、意太利瀚博士hanbs、意大利柯马COMAU、英国Auto Tech Robotics等。 目前国内生产机器人的企业主要有：中科院沈阳新松机器人自动化股份有限公司、芜湖埃夫特智能装备有限公司、上海新时达机器人有限公司、安川首钢机器人有限公司、哈工大海尔机器人有限公司、南京埃斯顿机器人工程有限公司、广州数控设备有限公司、上海沃迪自动化装备股份有限公司等。 2015年，中国机器人市场需求预计将达35000台，占全球比重16.9％，成为全球规模最大的市场。 一、机器人的系统构成 由3大部分6个子系统组成。 3大部分是：机械部分、传感部分、控制部分。 6个子系统是：驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人-环境交互系统、人-机交互系统、控制系统。

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）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，根据像素分布和亮度、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。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测

万方数据

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基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测 作者：岁波， 都东， 陈强， 孙振国， 韩翔宇 作者单位：清华大学机械工程系,北京,100084 刊名： 机械工程学报 英文刊名：CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING 年，卷(期)：2003,39(5) 被引用次数：13次 参考文献(5条) 1.Yuan Jing;Yu S L End-effector position-orientation measurement[外文期刊] 1999(03) 2.Bijan Shimzadeh Laser-interferometry-based tracking for dynamic measurement[外文期刊] 1998(01) 3.McNamee L P;Petriu E M;Spoelder H J W Photogrammetric calibration of a mobile robot model[外文会议] 2001(01) 4.Van Albada G D Low-cost pose-measuring system for robot calibration[外文期刊] 1995(03) 5.Janocha H;Diewald B New methods of measuring and calibrating robots 1995 本文读者也读过(4条) 1.刘常杰.杨学友.邾继贵.叶声华.LIU Chang-jie.YANG Xue-you.ZHU Ji-gui.YE Sheng-hua基于工业机器人白车身柔性坐标测量系统研究[期刊论文]-光电子·激光2006,17(2) 2.谭冠政.徐雄.肖宏峰.TAN Guan-Zheng.XU Xiong.XIAO Hong-feng工业机器人实时高精度路径跟踪与轨迹规划[期刊论文]-中南大学学报(自然科学版)2005,36(1) 3.陈伟.钟健面向工业机器人系统的三种可靠度配置策略的研究[期刊论文]-光学精密工程2002,10(2) 4.黄晨华.张铁.谢存禧工业机器人位姿误差建模与仿真[期刊论文]-华南理工大学学报（自然科学版） 2009,37(8) 引证文献(16条) 1.李召鑫.李海峰.郑臻荣.刘旭立体视觉测量系统的空间分辨力和结构参数设置[期刊论文]-光电工程 2012(1) 2.张娅丽.刘波.解周凯.王晓白空中目标姿态测量中的图像处理方法[期刊论文]-科学技术与工程 2010(10) 3.郑魁敬.王连峰双目主动视觉监测平台设计[期刊论文]-计算机集成制造系统 2010(4) 4.张娅丽.刘波.解周凯.王晓白基于投影匹配的目标姿态测量方法研究[期刊论文]-传感技术学报 2010(6) 5.崔彦平.葛杏卫.张洪亮机械零件直线边缘亚像素定位方法研究[期刊论文]-半导体光电 2010(5) 6.基于双目视觉的飞行目标落地速度测量方法研究[期刊论文]-传感器与微系统 2009(8) 7.崔彦平.葛杏卫基于双目视觉的空间直线重建方法研究[期刊论文]-半导体光电 2009(6) 8.王健强.吕游一种面向工业机器人智能抓取的视觉引导技术研究[期刊论文]-机械设计与制造 2009(9) 9.宗光华.邓鲁华.王巍基于激光扫描的移动机器人实时轨迹测量系统[期刊论文]-航空学报 2007(4) 10.崔彦平.林玉池.黄银国双目视觉飞行目标落地参数测量[期刊论文]-光电工程 2007(8) 11.傅其凤.崔彦平.葛杏卫空间轴对称目标三维姿态测量方法的研究[期刊论文]-传感器与微系统 2007(3) 12.崔彦平.林玉池.黄银国回转体目标空间三维姿态测量方法研究[期刊论文]-传感技术学报 2007(1) 13.孙洪淋机器人视觉伺服系统的自适应模糊控制方法研究[学位论文]硕士 2006 14.刘苏宜.王国荣.钟继光视觉系统在机器人焊接中的应用与展望[期刊论文]-机械科学与技术 2005(11) 15.张国贤.陈强.张文增.汤晓华宏-微机器人微动机构研制[期刊论文]-焊接学报 2005(12)

语音识别机器人的设计—毕业论文

毕业论文（设计） 题目语音识别机器人的设计 系部电子信息工程 专业电子信息工程年级 06级学生姓名 学号 指导教师 语音识别机器人的设计

【摘要】语音识别可划分为训练和识别两个过程。在第一阶段，语音识别系统对人类的语言进行学习，把学习内容组成语音库存储起来，在第二阶段就可以把当前输入的语音在语音库中查找相应的词义或语义。凌阳16位SPCE061A单片机内嵌32K字闪存，2K字SRAM，内置10位ADC、DAC,有多达14个的中断源。它的CPU内核采用16位具有DSP功能的微处理器芯片, 而且CPU可最高工作在49MHz的主频下，能够非常容易地、快速地处理复杂的数字信号，因此与其他类型的单片机相比，在数字语音处理方面SPCE061A更具有优势。基于SPCE061A设计了一个具有语音识别功能的机器人。经过训练，训练人可使用各种命令让机器人完成许多有趣的动作，使得人机交互更具智能化。 【关键词】SPCE061A单片机语音识别机器人

The Design of the Speech Recognition Robot 【Abstract】The speech recognition is divided into two stages, namely, training and recognition. At the first stage, the speech recognition system learns about the language and stores what it a speech database. Then at the next stage, the meaning of each inputted speech can immediately be found in the speech database.Sunplus 16-bit SPCE061ASCM is embedded with 32K word Flash and 2K word SRAM, with built-in 10-bit ADC and DAC as well as more than 14 interrupt sources. The core of its CPU is a 16-bit microprocessor chip which of DSP. Besides, the CPU can work with a frequency up to 49 MHz, and process complex digital signals easily and quickly. Therefore, compared with other types of SCM, SPCE061A speech processing. Based on SPCE061A, a speech recognition robot designed. After training, the robot can complete many interesting actions according to the orders, which makes the -computer interaction more intelligent. 【Key words】SPCE061A SCM Speech Recognition Robot 目录

深度解析智能语音机器人的常见问题

深度解析智能语音机器人的常见问题 一般智能语音机器人会自动处理以下问题：语音识别、语义分析、智能交互，实现对话交互策略。人工辅助过于复杂或者必须通过人工干预的通话转交给对应技能座席。今天我们一起来了解下深度解析电话机器人的常见问题。 一、什么是智能语音机器人？ 智能语音机器人是一种运用于电话营销领域的电话机器人，它是通过ASR(语音识别)和TTS(文本转录音)模拟真人和用户通话，可以真人预先录音，用户很难察觉到是机器人。 二、市面上ASR接口有哪些？ 智能语音机器人主要ASR接口供应商有科大讯飞，百度语音识别，阿里云语音识别，腾讯语音识别等，有SDK/API/MRCP类接口。智能语音机器人采用的是在讯飞研究院科学家研制的*版语音识别引擎，能精准识别反映客户意愿的词汇，快速划分非意向与意向，语音识别率达到了95%，不误判客户意向，避免浪费您的宝贵号码资源、浪费人力跟进非意向客户，同时对环境噪音、客户口音均有良好的适应能力。 三、智能语音机器人由哪些部分组成？ 语音识别引擎≠电销机器人，语音识别能力是电销机器人重要的组成，但并非*，智能语音机器人还需要将呼叫平台（保证呼叫稳定）、电话线路、话术体系、操作后台集成在云端，达到直接在web上登陆操作目的，至此可以理解为一台“汽车”的硬件造好了。 但是汽车的性能怎么样，还需要检测关键技术指标、跑几下（各种测试），配置上软件（电销机器人的话术还没有配好）。因此，用讯飞技术≠智能语音机器人，如果用**技术就等于**牌子，那么所有的电脑都应该叫intel英特尔电脑，还有戴尔、联想什么事。

四、智能语音机器人为什么按路收费？ 一个智能语音机器人研发好了，理论上可以支持N路并发（开一个接口就是一个机器人），主要的瓶颈是语音识别。免费的ASR一般*几万次，量大是需要付费使用的。一个智能语音机器人对接一路识别语音引擎（向ASR公司付费）、对应一条外呼线路（通信运营商向你收取），因此按路收费。有了这些机器人才能听懂话、打出去电话。 五、智能语音机器人话术系统是怎样一回事？ 做话术≠做录音，如果没有对客户说话的正确理解，只是播放录音，没有互动，体验怎么能好。智能语音机器人建立在数据的基础上，智能语音机器人话术定制涉及到机器人语言设计、知识库的丰富，方便机器人理解，同时经过大量测试，保证准确理解客户的回复。 总结 智能语音机器人对于销售工作的开展无疑是提高效率的，工具虽然好，但也要了解怎么使用，更要知道正确使用的方向。

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。

工业机器人视觉检测

项目一认识机器视觉系统 任务一连接视觉系统的周边设备 活动一连接相机 活动二连接光源 活动三连接手柄 活动四连接电源 活动五连接显示器 任务二调节相机 活动一调节相机 任务三调节光源 活动二调节光源 活动三操作手柄 任务三运行视觉软件 活动一运行软件 活动二修改语言 活动三创建一个新设定 任务四运行视觉系统的仿真 活动一安装软件 活动二注册图像 活动三运行仿真 任务五基恩士视觉与机器人通讯连接活动一确定本机通讯方式 活动二选择通讯方式 活动三通讯线安装 活动四连接通讯线 任务六基恩士与机器人通讯软件设置活动一进入通讯设置界面 活动二选择正确的通讯数据 活动三通讯测试 项目二基恩士视觉识别颜色

任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别颜色的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定判断值 活动四条件设定 任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置判断值 任务四机器人控制概述 活动一机器人视觉控制指令运行 活动二机器人运行控制指令运行 活动三机器人运行控制编程 任务五整体编程运行 活动一两种颜色中确定所选颜色 活动二三种颜色中确定所选颜色 活动三四种颜色中确定两种所选的颜色项目三基恩士视觉识别大小 任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别大小的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定判断值 活动四条件设定

任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置判断值 任务四在仿真中识别图像大小设置 活动一建立识别图像大小的仿真 活动二设置识别大小的仿真 活动三思考与原机的区别 任务五整体编程运行 活动一两种大小不同的工件进行选择 活动二三种不同大小的工件进行选择 活动三两种不同大小不同颜色的工件进行选择活动四三种不同大小不同颜色的工件进行选择项目四基恩士视觉识别形状 任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别形状的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定测量值 活动四条件设定 任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置测量值 任务四机器人控制概述 活动一机器人视觉控制指令运行 活动二机器人运行控制指令运行 活动三机器人运行控制编程 任务五整体编程运行

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

智能机器人语音识别技术

智能机器人语音识别技术 姓名：李占博 学号：201215715

关键词：智能机器人；语音识别；隐马尔可夫模型 DSP 摘要：给出了一种由说话者说出控制命令，机器人进行识别理解，并执行相应动作的实现技术。在此，提出了一种高准确率端点检测算法、高精度定点DSP动态指数定标算法，以解决定点DSP实现连续隐马尔科夫模型CHMM识别算法时所涉及的大量浮点小数运算问题，提高了定点DSP实现的实时性、精度，及其识别率。 关键词：智能机器人；语音识别；隐马尔可夫模型；DSP 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整算法。连续语音识别一般采用HMM模型或者HMM与人工神经网络ANN相结合。 语音的能量来源于正常呼气时肺部呼出的稳定气流，喉部的声带既是阀门，又是振动部件。语音信号可以看作是一个时间序列，可以由隐马尔可夫模型(HMM)进行表征。语音信号经过数字化及滤噪处理之后，进行端点检测得到语音段。对语音段数据进行特征提取，语音信号就被转换成为了一个向量序列，作为观察值。在训练过程中，观察值用于估计HMM 的参数。这些参数包括观察值的概率密度函数，及其对应的状态，状态转移概率等。当参数估计完成后，估计出的参数即用于识别。此时经过特征提取后的观察值作为测试数据进行识别，由此进行识别准确率的结果统计。训练及识别的结构框图如图1所示。

1. 1 端点检测 找到语音信号的起止点，从而减小语音信号处理过程中的计算量，是语音识别过程中一个基本而且重要的问题。端点作为语音分割的重要特征，其准确性在很大程度上影响系统识别的性能。 能零积定义：一帧时间范围内的信号能量与该段时间内信号过零率的乘积。 能零积门限检测算法可以在不丢失语音信息的情况下，对语音进行准确的端点检测，经过450个孤立词(数字“0～9”)测试准确率为98％以上，经该方法进行语音分割后的语音，在进入识别模块时识别正确率达95％。 当话者带有呼吸噪声，或周围环境出现持续时间较短能量较高的噪声，或者持续时间长而能量较弱的噪声时，能零积门限检测算法就不能对这些噪声进行滤除，进而被判作语音进入识别模块，导致误识。图2(a)所示为室内环境，正常情况下采集到的带有呼气噪声的数字“0～9”的语音信号，利用能零积门限检测算法得到的效果示意图。最前面一段信号为呼气噪声，之后为数字“0～9”的语音。

Q博士语音识别机器人制作

语音识别机器人制作 编辑：robotain 来源：网络2009-12-06 发表评论 方案简介说明书 1 方案概述 语音识别机器人可以充分发挥学生的创新能力，增加学生的动手实践能力，增加学生学习单片机的兴趣爱好。本方案以SPCE061A 单片机为核心，改装市场上的玩具机器人，使改装后的机器人具有语音识别能力，根据识别的语音完成跳舞等动作，这也是智能机器人的一个方面。 1.1 设计要求 利用SPCE061A 单片机、机器人机体（包括2 个用于走路的电机、1 个用于头部旋转的电机、1 个用于加速1 个用于弹射的电机等），要求语音识别机器人具有下述功能： 1. 通过语音命令对其进行控制。 2. 两种跳舞模式。 3. 走步功能、转向功能、转头功能。 4. 发射飞盘功能。 1.2 技术要求 1. 要求语音识别机器人可以识别15 条命令。 2. 要求语音识别机器人具有2 种跳舞模式。 2 方案设计简介 2.1 硬件框图 系统以SPCE061A 为核心，结合机器人机体，如下图所示。

2.2 功能框图 SPCE061A 应用方案 SPCE061A 在语音识别机器人中的应用

在现代社会机器人这个词语已经不再新鲜，而且形形色色的机器人出现在我们的日常生活中。为了提高广大单片机爱好者学习单片机的兴趣与爱好，凌阳科技大学计划教育推广中心推出了应用SPCE061A 控制的兴趣产品语音识别机器人，本文对语音识别机器人的软硬件制作进行介绍。 1 引言 为了提高广大单片机爱好者学习单片机的兴趣，凌阳科技大学计划教育推广中心推出了应用SPCE061A 作为主控制器，外加电机驱动电路制作的语音识别机器人。该机器人采用特定人语音识别对机器人进行控制，可以完成向前走、倒退、左转、右转、跳两首舞曲、向左瞄准、向右瞄准、发射、连续发射等功能。该语音识别机器人可以大大提高在校学生学习单片机的兴趣。 2 设计要求 2.1 设计要求 利用SPCE061A 单片机、机器人机体（包括2 个用于走路的电机、1 个用于头部旋转的电机、1个用于加速1 个用于弹射的电机等），要求语音识别机器人具有下述功能： 通过语音命令对其进行控制。 两种跳舞模式。 走步功能、转向功能、转头功能。 发射飞盘功能。 2.2 技术要求 要求智能机器人可以识别15 条命令。 要求智能机器人具有2 种跳舞模式。 模组特性简介 3.1 SPCE061A 特性简介 SPCE061A 是凌阳科技研发生产的性价比很高的一款十六位单片机，使用它可以非常方便灵活的实现语音的录放系统，该芯片拥有8 路10 位精度的ADC，其中一路为音频转换通道，并且内置有自动增益电路。这为实现语音录入提供了方便的硬件条件。两路10 精度的DAC，只需要外接功放（SPY0030A）即可完成语音的播放。另外凌阳十六位单片机具有易学易用的效率较高的一套指令系统和集成开发环境。在此环境中，支持标准C 语言，可以实现C 语言与凌阳汇编语言的互相调用，并且，提供了语音录放的库函数，只要了解库函数的使用，就会很容

创新创业课程教学案例——语音识别客服机器人

创新创业课程教学案例——语音识别客服机器人

一、导言 客服需求蓬勃增长，传统的客服方式已无法适应企业用工、消费服务等方面的需求。客服需求依据语音识别技术形成了巨大的市场。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术语音识别将会推动物联网的革命，将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品，以及可穿戴设备等各个领域。 二、用户痛点 在传统的客服服务中，存在着很多不足，如服务质量把控难、培训成本高、人员离职率高、考核成本高等情况。 三、创新原理 语音识别客服机器人实现了全新的语音识别技术，在识别率、连续服务、渠道 等方面，获得了多个方面的创新（图1），提高了企业的服务水平。 采用深度神经网络算法和自然语言处理技术研发而成，实现机器人多轮对话，识别数百种方言，识别率高。 采用在线学习算法，实现智能机器人自适应、动态、增量式的机器自学习能力，能够精准回复重复性或相似的问题。 采用智能机器人、人工客服、工单等完整的三位一体交互切换客服体系，全天不间断服务，节省客服成本。 采用微信、QQ app、WeblM、SDK、微博等渠道，简单快速的接口服务，提供移动式办公，时刻保持在线沟通，提供一致的客户体验。 多维可视化数据分析，包括效率统计、满意度统计、会话统计、工单统计和访客记录统计等，有利于企业更好地挖掘客户信息。

图1语音识别客服系统架构图 四、产品特点 语音识别客服机器人建立了四位一体交互体系（图2），能够更好地进行服务。它具有以下特点： 7×24小时机器人在线，精准回答客户重复性问题。 桌面网页、移动网页、APP等一键接入、多平台统一平台管理。 多维客服数据分析，客观全面考核客服人员KPI。 移动端APP实现客服人员移动办公，让您与客户时刻保持在线沟通。 图2语音识别客服机器人四位一体交互体系 五、应用场景 行政服务中心、银行、中小企业客服、呼叫中心等。 六、创意激发 AiKF爱客服智能机器人技术在时间、空间、人力等方面获得了重大突破，