了解工业机器人实现视觉检测的原理

了解工业机器人实现视觉检测的原理

机器视觉就相当于应用一个相机在工业机器人身上那么工业机器人是怎么利用工业相机实现视觉检测的呢？

1、工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。

2、镜头的基本功能就是实现光束变换（调制），在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。

3、机器视觉系统的核心是图像采集和处理。所有信息均来源于图像之中，图像本身的质量对整个视觉系统极为关键。而光源则是影响机器视觉系统图像水平的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。

4、通过适当的光源照明设计，使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度，同时提高系统的定位、测量精度，使系统的可靠性和综合性能得到提高。反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法设计和成像系统设计中事倍功半。因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。

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

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，

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

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

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)

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

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

KUKA机器人与视觉相关小文档

第一部分：提问 1．KUKA机器人中，怎样理解S，T参数？ 2．实际操作中，首次运动编程怎样确定S，T参数？ 3．在一条连续曲线轨迹运动中，S，T两参数会改变吗？ 4．S，T两参数反映的是静态姿态还是运动过程的姿态？如果是动态的，哪么当机器人TCP移到目标点的过程中由各轴都在转动（即改变角位置），那怎能保证所定义的S，T值不不变呢？既然S，T值会变化，哪定义S，T 的值又有什么义意呢？ 5．结构POS中的整数型变量S和T用于明确地定义一个轴的位置。 6．触摸屏与机器人的通讯问题，触摸屏输入参数怎样与机器人内存进行通讯？ 7．机器人内存地址与硬件输入输出端子在名称上的对应关系？ 8．在KUKA机器人编程中怎样实现两个向量的相减运算？ 9．KUKA机器人能进行两个向量的相减运算编程吗？ 10．标记的作用是什么？循环标记是标记中的一种吗？它能理解为PLC中的中间（辅助）继电器吗？比如S7-200 PLC中的M位？ 11．循环标记的作用是什么？什么情况下使用循环标记？ 12．循环标记以多长时间启动一次？是受某个定时器影响吗？ 13．循环标记启动周期与程序扫描周期是什么关系？两周期是相同吗，还是循环标志的扫描周期独立于程序的扫描周期？ 14．子程序，函数（表达式）的调用由循环标记来调用吗？ 15．定时器的工作原理（过程）是什么？它与PLC的定时器类似吗？比如可以给它赋值？做延时断开或延时接通？ 16．定时器计时时其时间值是递增还是递减？ 17．定时器的变数$TIMER_STOP[1]?是什么？其作用是什么？ 18．定时器的$TIMER_FLAG[1]?是什么标记？其作用是什么？ 19．KUKA的工件座标，工具座标怎么设置？ 20．请演示TCP座标测量的几种方法，如XYZ4点法，XYZ参照法，已知工具尺寸直接输入法？ 21．通过ABC世界座标法，ABC两点法确定TCP座标姿态后也确定了S，T两参数值吗？怎样查询出已确定好的S，T两参数的值？在做运动编程时首次确定S，T两参数值就能用此参数吗？ 22．TCP座标测量问题，如下图所示 23． 24．什么是外部TCP，其原理与作用是什么？什么场合使用？ 25．在初始默认状态，TCP座标在第六轴的法兰盘中心吗？那基座标（工件座标）又在哪里？除了TCP座标和基座标可以改变外还有哪几个座标可以改变？ 26．已知的TCP座标可以移动吗？实际编程时怎样编程移动？ 27．KUKA机器人指系统中有相对移动（旋转）的指令吗？如在当前姿态绕TCP的X轴旋转30度，沿Y轴

机器视觉与人工智能的特点说明

一、机器视觉的定义 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 互联网的高速发展，使得物流业走势迅猛，不仅是每年一度的京东购物节和淘宝节让物流人员高压负重，喘不过气，就连现在的日常外卖派送，超市派送也使得快递人员人手不断速增，美团外卖布局无人物流，京东机器人物流拣货已开始应用，机器人工作，为人们的生活带来了巨大的便利性。机器人逐渐成为市场的宠儿。 如今，我们的身边已然充斥着各种类型的机器人，在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用。比如机器人代步车，扫地机器人等。而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术，得益于机器人产业的规划发展，机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。 机器视觉的定义机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。 二、机器视觉的分类 机器视觉主要分为三类： 单目视觉技术，即安装单个摄像机进行图像采集，一般只能获取到二维图像。单目视觉广泛应用于智能机器人领域。然而，由于该技术受限于较低图像精度以及数据稳定性的问题，因此需要和超声、红外等其它类型传感器共同工作。 双目视觉技术，是一种模拟人类双眼处理环境信息的方式，通过两个摄像机从外界采集一副或者多幅不同视角的图像，从而建立被测物体的三维坐标。双目视觉技术大致分为机械臂视觉控制、移动机器人视觉控制、无人机无人船视觉控制等方向。 多目视觉技术，是指采用了多个摄像机以减少盲区，降低错误检测的机率。该技术主要用于物体的运动测量工作。在机械臂手眼协调方面，多目视觉技术能够克服物体捕捉的盲区，使机械臂进行抓取更加有效。在工业机器人进行装配领域，多目视觉也能够精确识别和定位被测物体，进而提高装配机器人的智能程度和定位精度。 三、机器视觉的应用 机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：

工业机器人视觉系统

工业机器人及机器人视觉系统 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。 机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。 机器视觉系统的应用 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的

处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分 工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

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

基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计

第35卷第！期机 电工程V)35 N o.3 2018 年！月Journal o f M echanical &E le c tric a l E ngine erin g M ar. 2018 D O I；10.3969/j.is s n. 1001-4551.2018.03.014 基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计 张驰，廖华丽，周军！ (河海大学机电工程学院，江苏常州213022) 摘要:针对工业机器人如何能在多目标工况下快速自主识别和抓取指定目标工件的问题，将单目视觉引导技术应用到工业机器人 智能抓取系统设计中。利用图像进行了模式识别，对检测定位进行了研究，建立了视觉图像与工件定位抓取之间的关系，提出了基 于轮廓H u不变矩快速模板匹配算法的单目视觉抓取系统。首先将摄像机获取的图像进行了预处理，然后利用轮廓H u不变矩模 板匹配算法进行了目标工件的识别，利用轮廓矩和二阶惯性矩最小原理对识别出的目标工件进行了位姿求取，最后通过建立 S O C K E T通信将求取的位姿发送给了机械臂控制系统引导机械臂的抓取。基于V S软件开发平台和A B B机械手，对智能抓取系统 进行了搭建并试验。研究结果表明;该基于单目视觉搭建的工业机器人智能抓取系统成本低、定位精度高，可满足工业自动化生产 的需求。 关键词:单目视觉;工业机器人;图像处理;模板匹配;位姿检测 中图分类号:T H39;T P242文献标志码:A文章编号：1001 -4551 (2018 )03-0283-05 Intelligent grasping system for industrial robot basedonmonocular vision ZHANG Chi, LIAO Hua-li, ZHOU Jun (C o lle g e o f M e c h a n ic a l a n d E l e c t r i c a l，H o h a i U n iv e r s it y，C h a n g z h o u213022，C h in a) A b s tr a c t ；A im in g at tlie problem th a t an in d u s tria l robot how to q u ic k ly and autonom ously id e n ti der m u lti-ta rg e t c o n d itio n s，m onocular visio n was a p plied to the design o f an in te llig e n t grasf)ing system fo r in d u s tria l robots. In order to lis h the re la tio n sh ip between t he visual image and the w orkpiece p o sitio ning and g ra p p in g，the p—tern re c o g n itio n，de tection and locatio n u- sing images were s tu d ie d，and a m onocular visio n capture system based on contour H u in v a ria n t moments fast tem pl was proposed. F ir s tly，the image data collected fro m the cam era should be preprocessed，then the target was id e n tifie d b y h ing m etliod based o n the contour H u in v a ria n t m o m e n t，and the p o sitio n o f the target w orkpiece was obtained by using the contour mom ent and the p rin c ip le o f second-order m om ent o f in e rtia. F in a lly，through the establishm ent o f S O C K E T c o m m u n ic a tio n，sent to the m a n ip u la to r con trol system to guide the m a n ip u la to r to grasp. Based on VS software developm ent p la tfo rm a n d A B B r o b o t，the in- te llig e n t grasping system w as b u ilt and test. The results in d ica te that the in d u s tria l robot in te llig e n t grasping system based on m onocular vision has low c o s t，high p o sitio n in g accuracy a nd meets the needs o f in d u s tria l autom ation productio n. K e y w o r d s；m onocular v is io n；in d u s tria l ro b o t；image processing；tem plate m a tc h in g；pose detection 收稿日期=2017 -07-04 基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2〇16B02914) 作者简介:张驰（1992-)，男，江苏宿迁人，硕士研究生，主要从事机器视觉方面的研究。E-m a il:1481178975@qq:〇m 通信联系人:周军，男，教授。E-m a il:zh j+6171@163:om

机器人视觉系统

机器人视觉系统 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； ■图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。

(完整版)工业机器人与机器视觉编程调试样题

2012年全国职业院校现代制造及自动化技术教师大赛“工业机器人与机器视觉系统编程调试”样题 （总时间：240分钟） 实 操 任 务 书

一、竞赛要求 1．正确使用工具，操作安全规范； 2．部件安装、电路连接、接头处理正确、可靠，符合要求； 3．爱惜赛场的设备和器材，尽量减少耗材的浪费； 4．保持工作台及附近区域干净整洁； 5．竞赛过程中如有异议，可向现场考评人员反映，不得扰乱赛场秩序； 6．遵守赛场纪律，尊重考评人员，服从安排。 二、注意事项 1．参赛选手在比赛过程中应该遵守相关的规章制度和安全守则，如有违反，则按照相关规定在考试的总成绩中扣除相应分值； 2．参赛选手的比赛任务书用参赛证号、组别、场次、工位号标识，不得写有姓名或与身份有关的信息，否则成绩无效，在比赛任务书的指定附页内完成电气控制原理图的设计，比赛任务书完成后收回； 3．参赛选手应将编写的各程序资料保存在“D:\2012\工位号\程序”文件夹下； 4．由于错误接线等原因引起PLC、伺服电机及驱动器、变频器、机器人控制器、机器视觉系统和直流电源损坏，取消竞赛资格； 5．参赛选手应在240分钟内完成任务书规定的内容，考试成绩以100分进行计算。

一、设备组成及工作情况描述 “THMSIR-1型工业机器人与机器视觉系统应用实训平台”融合工业机器人、PLC与机器视觉等先进的自动化技术于一体，由三菱RV-3SD六自由度工业机器人系统、欧姆龙机器视觉系统、三菱可编程控制器单元、四工位供料单元、环形输送单元、直线输送单元、工件组装单元、立体仓库单元等组成。设备各部件的名称和位置如图1、图2所示。 图1 控制对象

基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计

1引言 移动机器人是机器人学一个重要分支，且随着相关技术的迅速发展，它正向着智能化和多样化方向发展，应用广泛，几乎渗透所有领域[1]。于春和[2]采用激光雷达的方式检测道路边界，效果较好，但干扰信号很强时，就会影响检测效果。付梦印[3]等提出以踢脚线为参考目标的导航方法，可提高视觉导航的实时性。 这里采用视觉导航方式，机器人在基于结构化道路的环境下实现道路跟踪，目标点的停靠，以及导游解说，并取得较好的效果。 2导览机器人简介 导览机器人用在大型展览馆、博物馆或其他会展中心， 引导参访者沿着固定路线参访，向参访者解说以及进行简单对话。因此导览机器人必须具有自主导航、路径规划、智能避障、目标点的停靠与定位、语音解说以及能与参访者进行简单对话等功能，并具有对外界环境快速反应和自适应能力。基于层次结构，导览机器人可分为：人工智能层、控制协调层和运动执行层。其中人工智能层主要利用CCD摄像头规划和自主导航机器人的路径，控制层协调完成多传感信息的融合，而运动执行层完成机器人行走。图1为智能导览机器人的总体结构框图[4]。3导览机器人硬件设计 3.1人工智能层硬件实现 考虑到移动机器人控制系统要求处理速度快、方便外围设备扩展、体积和质量小等要求，因此上位机选用PC104系统，其软件用C语言编程。采用USB摄像头，采集机器人前方的视觉信息，为机器人视觉导航，路径规划提供依据。外设麦克和扬声器，当机器人到达目标点后，进行导览解说。 3.1.1控制协调层的硬件实现 机器人传感器的选取应取决于机器人的工作需要和应 基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计 张伟，鲁守银，谭林 （山东建筑大学信息与电气工程学院，山东济南250101） 摘要:在研究机器视觉的移动机器人导航技术的基础上，基于层次结构，简单介绍导览机器人控制系统的总体方案及软硬件设计。采用图像处理中的边缘检测和模板匹配方式进行机器人的视觉导航，使机器人在结构化道路环境下能够自动躲避障碍物，停靠到目标点，并能向参访者导览解说，最后验证了该系统的有效性和优越性。 关键词:导览机器人；视觉导航；模板匹配；系统设计 中图分类号:TP242.6+2文献标识码:A文件编号:1674-6236（2009）09-0106-03 Design of intelligent tour guide robot control system based on machine vision ZHANG Wei，LU Shou-yin，TAN Lin （School of Information and Electric Engineering，Shandong Jianzhu University，Ji’nan250101，China） Abstract:On the basis of researching machine vision of mobile robot navigation,this paper introduces the total solution and hardware and software design of tour guide robot control system based on hierarchical structure.The system carries on vision navigation with the style of edge detecton and template matching among the image processing.This method makes the robot can avoid the obstacles automatically and park in the destination on the structured road，and explain to the visi-tors.Finally,the effectiveness and superiority of the system design are verified. Key words:tour guide robot；vision navigation；template matching；system design 收稿日期:2009-04-01稿件编号:200904002 作者简介:张伟（1984-），男，江苏泰州人，硕士研究生。研究方向：机器人视觉与图像处理。 图1智能导览机器人总体结构框图