机器人视觉18问——机器人视觉工程师必须知道

1.工业相机的丢帧的问题是由什么原因引起的?

经常会有一些机器视觉工程师认为USB接口的工业相机会造成丢帧现象。一般而言，工业相机丢帧与工业相机所采用的传输接口是没有关系的，无论是USB，还是1394、GigE、或者是CameraLink。设计不良的驱动程序或工业相机硬件才是造成丢帧的真正原因：设计不良的工业相机之所以会发生丢帧的现象，其实就是资料通道的堵塞，无法及时处理,所以新的图像进来时，前一张可能被迫丢弃，或是新的图像被迫丢弃。要解决这问题，需要设计者针对驱动程序与工业相机硬件资料传输的每个环节进行精密的设计。

2：工业相机输入、输出接口有哪些?

在机器视觉检测技术中，工业相机的输入、输出接口有Camera Link、IEEE1394、USB2.0、Ethernet、USB3.0几种；

3：知道被测物的长、宽、高以及要求的测量精度，如何来选择CCD相机和工业镜头，选择以上器件需要注意什么?

首先要选择合适的镜头。选择镜头应该遵循以下原则：

1).与之相配的相机的芯片尺寸是多大；

2).相机的接口类型是哪种的，C接口，CS接口还是其它接口；

3).镜头的工作距离；

4).镜头视场角；

5).镜头光谱特性；

6).镜头畸变率；

7).镜头机械结构尺寸；

选择CCD相机时，应该综合考虑以下几个方面：

1).感光芯片类型；CCD还是CMOS

2).视频特点；包括点频、行频。

3).信号输出接口；

4).相机的工作模式：连续，触发，控制，异步复位，长时间积分。

5).视频参数调整及控制方法：Manual、RS232.

同时，选择CCD的时候应该注意，l inch=16mm而不是等于25.4mm.

4：CCD相机与CMOS相机的区别在哪里？

1、成像过程

CCD与CMOS图像传感器光电转换的原理相同，他们最主要的差别在于信号的读出过程不同；由于CCD仅有一个（或少数几个）输出节点统一读出，其信号输出的一致性非常好；而CMOS芯片中，每个像素都有各自的信号放大器，各自进行电荷-电压的转换，其信号输出的一致性较差。但是CCD为了读出整幅图像信号，要求输出放大器的信号带宽较宽，而在CMOS 芯片中，每个像元中的放大器的带宽要求较低，大大降低了芯片的功耗，这就是CMOS芯片功耗比CCD要低的主要原因。尽管降低了功耗，但是数以百万的放大器的不一致性却带来了更高的固定噪声，这又是CMOS相对CCD的固有劣势。

2、集成性

从制造工艺的角度看，CCD中电路和器件是集成在半导体单晶材料商，工艺较复杂，世界上只有少数几家厂商能够生产CCD晶元，如DALSA、SONY、松下等。CCD仅能输出模拟电信号，需要后续的地址译码器、模拟转换器、图像信号处理器处理，并且还需要提供三组不同电压的电源同步时钟控制电路，集成度非常低。而CMOS是集成在被称作金属氧化物的版单体材料上，这种工艺与生产数以万计的计算机芯片和存储设备等半导体集成电路的工艺相同，因此声场CMOS的成本相对CCD低很多。同时CMOS芯片能将图像信号放大器、信号读取电路、A/D转换电路、图像信号处理器及控制器等集成到一块芯片上，只需一块芯片就可以实现相机的所有基本功能，集成度很高，芯片级相机概念就是从这产生的。随着CMOS成像技术的不断发展，有越来越多的公司可以提供高品质的CMOS成像芯片，包括：Micron、CMOSIS、Cypress等。

3、速度

CCD采用逐个光敏输出，只能按照规定的程序输出，速度较慢。CMOS有多个电荷-电压转换器和行列开关控制，读出速度快很多，目前大部分500fps以上的高速相机都是CMOS相机。此外CMOS的地址选通开关可以随机采样，实现子窗口输出，在仅输出子窗口图像时可以获得更高的速度。

4、噪声

CCD技术发展较早，比较成熟，采用PN结或二氧化硅（SiO2）隔离层隔离噪声，成像质量相对CMOS光电传感器有一定优势。由于CMOS图像传感器集成度高，各元件、电路之间距离很近，干扰比较严重，噪声对图像质量影响很大。近年，随着CMOS电路消噪技术的不断发展，为生产高密度优质的CMOS图像传感器提供了良好的条件。

5：工业相机都有哪些主要参数？

1.分辨率

2.速度（帧频/行频）

3.噪声

4.信噪比

5.动态范围

6.像元深度

7.光谱响应

8.光学接口

6：工业相机的分辨率是如何定义的？

分辨率是相机最基本的参数，由相机所采用的芯片分辨率决定，是芯片靶面排列的像元数量。通常面阵相机的分辨率用水平和垂直分辨率两个数字表示，如：1920（H）x1080(V)，前面的数字表示每行的像元数量，即共有1920个像元，后面的数字表示像元的行数，即1080行。现在相机的分辨率通常表示多少K,如1K（1024），2K(2048)，3K(4096)等。在采集图像时，相机的分辨率对图像质量有很大的影响。在对同样大的视场（景物范围）成像时，分辨率越高，对细节的展示越明显。

7：工业相机的帧频和行频是什么意思？

相机的帧频/行频表示相机采集图像的频率，通常面阵相机用帧频表示，单位fps（Frame Per second），如30fps，表示相机再1秒钟内最多能采集30帧图像；线阵相机通常用行频便是单位KHz,如12KHz表示相机再1秒钟内最多能采集12000行图像数据。速度是相机的重要参数，在实际应用中很多时候需要对运动物体成像。相机的速度需要满足一定要求，才能清晰准确的对物体成像。相机的帧频和行频首先受到芯片的帧频和行频的影响，芯片的设计最高速度则主要是由芯片所能承受的最高时钟决定。

8：工业相机的噪声是什么意思？

工业相机的噪声是指成像过程中不希望被采集到的，实际成像目标外的信号。根据欧洲相机测试标准EMVA1288中，定义的相机中的噪声从总体上可分为两类：一类是由有效信号带来的符合泊松分布的统计涨落噪声，也叫散粒噪声（shot noise）,这种噪声对任何相机都是相同的，不可避免，尤其确定的计算公式。（就是：噪声的平方=信号的均值）。第二类是相机自身固有的与信号无关的噪声，它是由图像传感器读出电路、相机信号处理与放大电路等带来的噪声，每台相机的固有噪声都不一样。另外，对数字相机来说，对视频信号进行模拟转换时会产生量化噪声，量化位数越高，噪声越低。

9：工业相机的信噪比什么意思？

相机的信噪比定义为图像中信号与噪声的比值（有效信号平均灰度值与噪声均方根的比值），代表了图像的质量，图像信噪比越高，图像质量越好。

10：工业相机中动态范围是什么意思？

相机的动态范围表明相机探测光信号的范围，动态范围可用两种方法来界定，一种是光学动态范围，指饱和时最大光强与等价于噪声输出的光强的比值，由芯片的特性决定。另一种是电子动态范围，他指饱和电压和噪声电压之间的比值。对于固定相机其动态范围是一个定值，不随外界条件变化而变化。在线性响应去，相机的动态范围定义为饱和曝光量与噪声等效曝光量的比值：动态范围=光敏元的满阱容量/等效噪声信号动态范围可用倍数、dB或Bit等方式来表示。动态范围大，则相机对不同的光照强度有更强的适应能力。

11：工业相机里的像元深度是什么意思？

数字相机输出的数字信号，即像元灰度值，具有特殊的比特位数，称为像元深度。对于黑白相机这个值的方位通常是8-16bit。像元深度定义了灰度由暗道亮的灰阶数。例如，对于

8bit的相机0代表全暗而255代表全亮。介于0和25之间的数字代表一定的亮度指标。10bit数据就有1024个灰阶而12bit有4096个灰阶。每一个应用我们都要仔细考虑是否需要非常细腻的灰度等级。从8bit上升到10bit或者12bit的确可以增强测量的

精度，但是也同时降低了系统的速度，并且提高了系统集成的难度（线缆增加，尺寸变大），因此我们也要慎重选择。

12：工业相机都有哪些接口？

接口是指相机与镜头之间的借口，常用的镜头的借口有C口，CS口，F口。

13：工业相机是怎么分类的？

1.按照芯片结构分类：CCD相机&CMOS相机

2.按照传感器结构分：面阵相机&线阵相机

3.按照输出模式分类：模拟相机&数字相机

4.彩色相机&黑白相机

14：工业相机与普通数码相机的区别在哪里？

1.工业相机的快门时间特别短，能清晰地抓拍快速运动的物体，而普通相机抓拍快速运动的物体非常模糊；

2.工业相机的图像传感器是逐行扫描的，而普通相机的图像传感器是隔行扫描的，甚至是隔三行扫描；

3.工业相机的拍摄速度远远高于普通的相机；工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅的图片，而普通相机只能拍摄2-3幅图像；

4.工业相机输出的是裸数据，它的光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，普遍应用于机器视觉系统中。而普通相机拍摄的图片，它的光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了MPEG压缩，图像质量也较差；

15：如何选择线阵相机？

1.计算分辨率：幅宽除以最小检测精度得出每行需要的像素。

2.检测精度：幅宽除以像素得出实际检测精度。

3.扫描行数：每秒运动速度长度除以精度得出每秒扫描行数。

根据以上计算结果选择线阵相机举例如下：

如幅宽为1600毫米、精度1毫米、运动速度22000mm/s相机：1600/1＝1600像素最少2000像素，选定为2k相机1600/2048＝0.8实际精度22000mm/0.8mm＝27.5KHz应选定相机为2048像素28kHz相机

16：线阵相机有哪些特点？

1.线阵相机使用的线扫描传感器通常只有一行感光单元（少数彩色线阵使用三行感光单元的传感器）

2.线阵相机每次只采集一行图像；

3.线阵相机每次只输出一行图像；

4.与传统的面阵相机相比，面阵扫描每次采集若干行的图像并以帧方式输出。

17：为什么要在机器视觉检测中使用线阵相机？

1.线阵相机有更高的分辨率；线阵相机每行像素一般为1024，2048，4096，8012；而一般的面阵相机仅为640，768，1280，大于2048的面阵很少见。

2.线阵相机的采集速度更快；不同型号的线阵相机采集速度从每秒5000行-60000行不等，用户可以选择没几行或者每十几行即构成一帧图像进行处理一次，因此可以达到很高的帧率。

3.线阵相机可以不间断的连续采集和处理；线阵相机可以对直线运动的物体（直线导轨，滚筒上的纸张，织物，印刷品，传送带上的物体等）进行连续采集。

4.线阵相机有更简单合理的构造。与面阵相机相比，线阵相机不会浪费分辨率采集到无用数据。

18：什么是智能工业相机？

智能工业相机并不是一台简单的相机，而是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内，从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。智能工业相机一般由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置等构成。由于应用了最新的DSP、FPGA及大容量存储技术，其智能化程度不断提高，可满足多种机器视觉的应用需求。

19：CCD芯片与CMOS芯片的主要参数有哪些？

在机器视觉中主要采用的两类光电传感芯片分别为CCD芯片和CMOS芯片，CCD是ChargeCoupled Device(电荷耦合器件)的缩写，CMOS是Complementary

Metal-Oxide-Semiconductor Transistor(互补金属氧化物半导体)的缩写。无论是CCD还是CMOS，他们的作用都是通过光电效应将光信号转换成电信号（电压/电流），进行存储以获得图像。CCD芯片与CMOS芯片的主要参数有：

1.像元尺寸

像元尺寸指芯片像元阵列上每个像元的实际物理尺寸，通常的尺寸包括14um,10um,9um,

7um,6.45um,3.75um等。像元尺寸从某种程度上反映了芯片的对光的响应能力，像元尺寸越大，能够接收到的光子数量越多，在同样的光照条件和曝光时间内产生的电荷数量越多。对于弱光成像而言，像元尺寸是芯片灵敏度的一种表征。

2.灵敏度

灵敏度是芯片的重要参数之一，它具有两种物理意义。一种指光器件的光电转换能力，与响应率的意义相同。即芯片的灵敏度指在一定光谱范围内，单位曝光量的输出信号电压（电流），单位可以为纳安/勒克斯nA/Lux、伏/瓦（V/W）、伏/勒克斯（V/Lux）、伏/流明（V/lm）。另一种是指器件所能传感的对地辐射功率（或照度），与探测率的意义相同，。单位可用瓦（W）或勒克斯（Lux）表示。

3.坏点数

由于受到制造工艺的限制，对于有几百万像素点的传感器而言，所有的像元都是好的情况几乎不太可能，坏点数是指芯片中坏点（不能有效成像的像元或相应不一致性大于参数允许范围的像元）的数量，换点数是衡量芯片质量的重要参数。

4.光谱响应

光谱响应是指芯片对于不同光波长光线的响应能力，通常用光谱响应曲线给出。

20：线阵相机与面阵相机的区别在哪里？

线阵CCD工业相机主要应用于工业、医疗、科研与安全领域的图象处理。在机器视觉领域中，线阵工业相机是一类特殊的视觉机器。与面阵工业相机相比，它的传感器只有一行感光元素，因此使高扫描频率和高分辨率成为可能。线阵工业相机的典型应用领域是检测连续的材料，例如金属、塑料、纸和纤维等。被检测的物体通常匀速运动,利用一台或多台工业相机对其逐行连续扫描,以达到对其整个表面均匀检测。可以对其图像逐行进行处理,或者对由多行组成的面阵图像进行处理。另外线阵工业相机非常适合测量场合，这要归功于传感器的高分辨率,它可以准确测量到微米。

对于面阵CCD来说，应用面较广，如面积、形状、尺寸、位置，甚至温度等的测量。面阵CCD的优点是可以获取二维图像信息，测量图像直观。缺点是像元总数多，而每行的像元数

一般较线阵少，帧幅率受到限制，而线阵CCD的优点是一维像元数可以做得很多，而总像元数角较面阵CCD工业相机少，而且像元尺寸比较灵活，帧幅数高，特别适用于一维动态目标的测量。

21：线阵相机是如何定义的？

线阵工业相机，机顾名思义是呈“线”状的。虽然也是二维图像，但极长，几K的长度，而宽度却只有几个像素的而已。一般上只在两种情况下使用这种相机：

1、被测视野为细长的带状，多用于滚筒上检测的问题。

2、需要极大的视野或极高的精度。

22：选择工业相机的一般步骤是什么？

第一步，首先需要知道系统精度要求和工业相机分辨率；

第二步，需要知道系统速度要求与工业相机成像速度；

第三步，需要将工业相机与图像采集卡一并考虑，因为这涉及到两者的匹配；

第四步，价格的比较。

23：如何用机器视觉系统要求的精度来计算出需要选用相机的分辨率(像素)？

知道实际检测精度来反推该选用多大像素的工业相机可以通过公式来计算得出：X方向系统精度（X方向像素值）=视野范围（X方向）/CCD芯片像素数量（X方向）；Y方向系统精度（Y方向像素值）=视野范围（Y方向）/CCD芯片像素数量（Y方向）来获得。当然理论像素值的得出，要由系统精度及亚像素方法综合考虑；

24：如何根据实际要求的检测速度来推导出该选用什么速度的工业相机？

系统单次运行速度=系统成像（包括传输）速度+系统检测速度，虽然系统成像（包括传输）速度可以根据工业相机异步触发功能、快门速度等进行理论计算，最好的方法还是通过软件进行实际测试；

25：工业相机需要与图像采集卡匹配哪些才能正常使用？

工业相机需要与图像采集卡匹配好才能正常使用，一般需要匹配以下几个：

ａ、视频信号的匹配，对于黑白模拟信号相机来说有两种格式，CCIR和RS170（EIA），通常采集卡都同时支持这两种工业相机；

ｂ、分辨率的匹配，每款板卡都只支持某一分辨率范围内的相机；

ｃ、特殊功能的匹配，如要是用相机的特殊功能，先确定所用板卡是否支持此功能，比如，要多部相机同时拍照，这个采集卡就必须支持多通道，如果相机是逐行扫描的，那么采集卡就必须支持逐行扫描；

ｄ、接口的匹配，确定相机与板卡的接口是否相匹配。如CameraLink、Firewire1394等。26：USB接口的工业相机与1394接口工业相机的区别在哪里？

USB相机与1394相机从接口方面来说影响到我们选择的因素主要有以下几点：

a）协议规范：1394设备相关工业规范协议有50多种，涉及到从摄像机、工业相机、等设备。各厂家的1394工业相机大都遵循DCAM工业规范。而USB工业相机的接口是近期从商业PC应用中发展起来的商业规范。

b）供电方式：1394工业相机操作电压为8到30VDC，USB工业相机工作电压是5VDC。从供电范围角度看，1394接口符合工业领域单独设备的直流供电要求，比如12VDC或24VDC；而USB接口采用电子线路TTL标准电压供电，一般做设备内部供电使用。

c）操作系统配合：1394接口工业相机在系统重新启动后能够保持原先的地址不变，而USB 接口工业相机每次启动后都需要系统重新分配地址的。

d）数据传输：1394接口在处理多台工业相机的数据传输时，有着先天的优势。从发展背景来看，USB接口是承接RS232接口的新一代高速数据传输接口，而1394接口的工业相机是作为替代SCSI和PCI总线的而设计的。

27：智能工业相机与一般工业相机区别在哪里？

智能相机与工业相机区别，简言之：智能相机是一种高度集成化的微小型机器视觉系统；而工业相机是机器视觉系统的组成部分之一。

28：智能工业相机中图像采集单元的主要功能是什么？

在智能相机中，图像采集单元相当于普通意义上的CCD/CMOS相机和图像采集卡。它将光学图像转换为模拟/数字图像，并输出至图像处理单元。

29：智能工业相机中图像处理单元起什么作用

在智能工业相机中，图像处理单元类似于图像采集、处理卡。它可对图像采集单元的图像数据进行实时的存储，并在图像处理软件的支持下进行图像处理。

30：智能工业相机中图像处理软件的主要作用是什么？

图像处理软件主要在图像处理单元硬件环境的支持下，完成图像处理功能。如几何边缘的提取、Blob、灰度直方图、OCV/OVR、简单的定位和搜索等。在智能相机中，以上算法都封装成固定的模块，用户可直接应用而无需编程。

31：智能工业相机中网络通信装置起什么作用？

网络通信装置是智能相机的重要组成部分，主要完成控制信息、图像数据的通信任务。智能相机一般均内置以太网通信装置，并支持多种标准网络和总线协议，从而使多台智能相机构成更大的机器视觉系统。

33：选择工业相机时应注意什么？

1、根据应用的不同来决定是需要选用CCD还是CMOS相机CCD工业相机主要应用在运动物体的图像提取，如贴片机，当然随着CMOS技术的发展，许多贴片机也在选用CMOS工业相机。用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD工业相机比较多。CMOS工业相机由成本低，功耗低也应用越来越广泛。

2、分辨率的选择，首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择分辨率。其次看工业相机的输出，若是体式观察或机器软件分析识别，分辨率高是有帮助的；若是VGA输出或USB输出，在显示器上观察，则还依赖于显示器的分辨率，工业相机的分辨率再高，显示器分辨率不够，也是没有意义的；利用存储卡或拍照功能，工业相机的分辨率高也是有帮助的。

3、与镜头的匹配，传感器芯片尺寸需要小于或等于镜头尺寸，C或CS安装座也要匹配（或者增加转接口）；

4、相机帧数选择，当被测物体有运动要求时，要选择帧数高的工业相机。但一般来说分辨率越高，帧数越低；

34：如何设置工业相机中的“自动增益控制”功能？

工业相机内有一个将来自CCD的信号放大到可以使用水准的视频放大器，其放大即增益，等效于有较高的灵敏度，然而在亮光照的环境下放大器将过载，使视频信号畸变。当开关在ON时，在低亮度条件下完全打开镜头光圈，自动增加增益以获得清晰的图像。开关在OFF 时，在低亮度下可获得自然而低噪声的图像。

35：如何来选购图像采集卡？

在选购及使用图像采集卡时，需要考虑的两个关键性的因素为：硬件的可靠性以及软件的支持。在其它条件都同等的情况下，一块复杂具有更多器件的卡会比器件较少的卡耗散更多的热量。好的设计会采用更多的ASIC(Applica tion-specific integrated circuits)和可编程器件以减少电子器件的数量，而达到更高的功能。还可以选择具有更少的无用功能的卡以减少不必要的麻烦。过压保护是可靠性的一个重要指标。接近高压会在视频电缆产生很强的电涌，在视频输入端和I/O口加过压保护电路可保护采集卡不会被工业环境电磁干扰会产生的高压击穿。选择采集卡的同时还必须考虑此视觉系统要选用的软件与采集卡是否兼容，是否使用方便，其软件是否要求付费等。

36：高速工业相机与一般工业相机相比有哪些优势？

1.高速实时无压缩图像记录，实时显示，设定速度回显；

2.系统采用直接将数据写入硬盘的记录方式，解决了传统内存记录方式记录时间短的问题，同时解决了传统采集；

系统传输速度受PCI总线带宽限制的问题；

3.保证100%不丢帧，解决了传统内存记录方式易丢帧、缺乏断电保护等问题；

4.系统独立工作，几乎不占用计算机资源，可靠性高；

5.一套系统中可支持多块板卡和相机，同时对多个目标进行跟踪记录；

6.支持多种外部信号的叠加融合；

7.支持多种图像格式，有多种软硬件外触发功能；

8.软件接口简单，便于二次开发和实时处理。

37：红外相机有哪些类别？

红外相机主要近红外相机、短波红外相机、高速红外相机、中波红外系列相机、基于DSP

长波红外系列相机有下几类；

38：如何来提高工业相机的灵敏度？

工业相机的灵敏度是可以通过设置工业相机的以下功能来实现的：

44：工业相机的机械快门与电子快门有什么区别？

机械快门：用弹簧或是电磁手段，控制几片叶片的开闭，或是两层帘幕像舞台“拉幕”一样左右或上下以一定宽度的缝隙“划过”成像像场窗口，让窗口获得指定时间长短的“见光机会”——这就使通常的机械快门概念。

电子快门：通过电路直接操作CCD/CMOS控制快门曝光，被称为电子快门。利用了CCD/CMOS 不通电不工作的原理，在CCD不通电的情况下，尽管窗口“大敞开”，但是并不能产生图像。如果在按下快门钮时，使用电子时间电路，使CCD/CMOS只通电“一个指定的时间长短”，就也能获得像有快门“瞬间打开”一样的效果。

一般而言，机械快门的好处是不用电即可工作，缺点是高速和低速档比较会不准确。电子快门比纯机械快门更精确，性能更高(最短曝光时间可以更短等等)，可靠性更高，寿命更长。45：数字工业相机与模拟工业相机的区别是什么？

从概念上来讲，这两种相机只在输出信号上有区别，模拟工业相机输出的是模拟信号，数字工业相机输出的是数字信号。也就是说模拟工业相机的A/D转换是在工业相机之外进行的，数字工业相机的A/D转换是在工业相机内完成的。

46：如何来保养工业相机？

1.尽量避免将摄像头直接指向阳光，以免损害摄像头的图像感应器件；

2.避免将摄像头和油、蒸汽、水汽、湿气和灰尘等物质接触，避免和水直接接触；

3.不要使用刺激的清洁剂或者有机溶剂擦拭摄像头；

4.不要拉扯和扭转连接线；

5.非必要情况下，自己不要随意拆卸摄像头，试图碰触其内部零件，这容易对摄像头造成损伤，认为损伤经销商是不保修的；

6.仓储时，应当将摄像头存放到干净、干燥的地方。

47：什么是图像采集卡？

图像采集卡又称为图像卡，它将相机的图像视频信号，以帧为单位传送到计算机的内存和VGA帧存，供计算机处理，存储，显示和传输等使用。在机器视觉系统中，图像采集卡采集到的图像供处理器做出工件是否合格、运动物体的运动偏差量、缺陷所在位置等的处理。48：图像采集卡都有哪些类别？

1.根据输入信号可分为模拟图像采集卡和数字图像采集卡；

2.根据采集信号颜色可分为黑白图像采集卡和彩色图像采集卡；

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移动机器人导航技术总结

移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术 导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项 视觉导航技术分类 机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。

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

一种智能机器人系统设计和实现.

一种智能机器人系统设计和实现 我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的"活物".其实，这个自控"活物"的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了 嵌入式是一种专用的计算机系统，作为装置或设备的一部分。通常，嵌入式系统是一个控制程序存储在ROM中的嵌入式处理器控制板。事实上，所有带有数字接口的设备，如手表、微波炉、录像机、汽车等，都使用嵌入式系统，有些嵌入式系统还包含操作系统，但大多数嵌入式系统都是是由单个程序实现整个控制逻辑。嵌入式技术近年来得到了飞速的发展，但是嵌入式产业涉及的领域非常广泛，彼此之间的特点也相当明显。例如很多行业：手机、PDA、车载导航、工控、军工、多媒体终端、网关、数字电视…… 1 智能机器人系统机械平台的搭建 智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制，而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。 机器人前部为一四杆机构，使前轮能够在一定范围内调节其高度，主要功能是在机器人前部遇障碍时，前向连杆机构随车轮上抬，而遇到下凹障碍时前车轮先下降着地，以减小震动，提高整机平稳性。在主体的左右两侧，分别配置了平行四边形侧向被动适应机构，该平行四边形机构与主体之间通过铰链与其相连接，是小车行进的主要动力来源。利用两侧平行四边形可任意角度变形的特点，实现自适应各种障碍路面的效果。改变平行四边形机构的角度，可使左右两侧车轮充分与地面接触，使机器人的6个轮子受力尽量均匀，加强机器人对不同路面的适应能力，更加平稳地越过障碍，并且更好地保证整车的平衡性。主体机构主要起到支撑与连接机器人各个部分的作用，同时，整个机器人

机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初

机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。 传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力： 第一、智能识别 海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。 第二、智能测量 测量是工业的基础，要求精准度。 第三、智能检测 在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联 图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类 机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

表1：机器视觉分类 a)构成及原理 机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。 图1：机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。 机器视觉性能优势优势原因 非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性 光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围 超长待机能够长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时 间的测量、分析和识别任务 定位功能具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通信协议输出，此 功能多用于全自动装配和生产 测量功能测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的 测量 缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能，她可以检测产品表面的一些信息。基 本上需要用人眼来的产品品质，都可以用视觉技术来替代。 表2：机器视觉性能优势原理 是实现智能制造的必要手段 如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。 人类视觉机器视觉 精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级，可观测微米级的目 标 速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达10微秒

基于深度视觉的室内移动机器人即时定位与建图研究

基于深度视觉的室内移动机器人即时定位与建图研究 在无法获取GPS信号的室内场合,如何有效地解决移动机器人的室内定位与导航问题,已经成为机器人技术研究领域的难点与热点,而即时定位与地图构建(SLAM)方法为此提供了一个较为合适的解决方法。近些年,由于以Kinect为代表的深度相机具有同时获取场景的彩色信息与深度信息的特点,基于深度相机的视觉SLAM方法逐渐成为视觉SLAM研究的一个重要方向。 本文主要针对基于深度相机的室内移动机器人SLAM技术展开研究,先是利用TUM数据集完成视觉SLAM算法的测试,再在移动机器人平台上进行算法实验,结果能够较好地建立出室内环境的地图模型。本文的主要研究内容共分为以下几个部分:首先,对本课题研究中使用的深度相机的模型展开介绍,包括其中涉及的坐标系与坐标变换,以及深度相机的标定方法。 接着,分析机器人的视觉SLAM过程中涉及的相关系统变量,并对其运动方程和观测方程作出描述。同时,结合图模型,以位姿图的形式,表示移动机器人的即时定位与地图构建过程,为后续研究打下基础。 其次,详细研究基于深度相机的视觉SLAM算法的各个模块。考虑整体SLAM 算法的实时性能,在视觉SLAM的前端,采用计算速度极快的ORB特征,并利用汉明距离进行匹配,同时引入误匹配优化机制,提高特征匹配的准确率。 在估计相机运动时,利用深度相机的深度信息,使用3D-2D的方法估计两帧图像之间相机的运动。在后端处理部分,介绍回环检测方法,利用视觉词袋算法对机器人运动过程中的位姿进行回环,约束其位姿的估计误差。 然后,介绍基于位姿图的非线性优化方法,并利用g2o库求解相机运动轨迹,同时根据深度相机的数据,构建点云地图,展开算法的评价。再次,针对点云地图

移动机器人视觉导航

移动机器人视觉导航。 0504311 19 刘天庆一、引言 智能自主移动机器人系统能够通过传感器感知外界环境和自身状态，实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。其本身能够认识工作环境和工作对象，能够根据人给予的指令和“自身”认识外界来独立地工作，能够利用操作机构和移动机构完成复杂的操作任务。因此，要使智能移动机器人具有特定智能，其首先就须具有多种感知功能，进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策，在作业环境中自主行动。机器人在行走过程中通常会碰到并且要解决如下三个问题：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我要如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统中的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人导航与定位技术的任务就是解决上面的三个问题。移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，进而实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动，这就是通常所说的智能自主移动机器人的导航技术。而定位则是确定移动机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是移动机器人导航的基本环节。 目前，应用于自主移动机器人的导航定位技术有很多，归纳起来主要有：安装CCD 摄像头的视觉导航定位、光反射导航定位、全球定位系统GPS(Global Positioning System)、声音导航定位以及电磁导航定位等。下面分别对这几种方法进行简单介绍和分析。 1、视觉导航定位 在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD 图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP 的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD 图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32 到1024×1024 像素等。视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。 视觉导航定位中，图像处理计算量大，计算机实时处理的速度要达到576MOPS~5.76BOPS，这样的运算速度在一般计算机上难以实现，因此实时性差这一瓶颈问题有待解决； 另外，对于要求在黑暗环境中作业的机器人来说，这种导航定位方式因为受光线条件限制也不太适应。 当今国内外广泛研制的竞赛足球机器人通常都采用上面所说的视觉导航定位方式，在机器人小车子系统中安装摄像头，配置图像采集板等硬件设备和图像处理软件等组成机器人视觉系统。通过这个视觉系统，足球机器人就可以实现对球的监测，机器人自身的定位，作出相应动作和预测球的走向等功能

智能机器人设计报告

智能机器人设计报告 参赛者：庆东肖荣于腾飞 班级：级应用电子技术 指导老师：远明 日期：年月日 一、元器件清单： ，，，，，，，蜂鸣器，光敏电阻，光敏三极管，电阻、电容若干，超亮及普通发光管。二、主要功能： 本设计按要求制作了一个简易智能电动车，它能实现的功能是：从起跑线出发，沿引导线到达点。在此期间检测到铺设在白纸下的薄铁片，并实时存储、显示在“直道区”检测到的薄铁片数目。电动车到达点以后进入“弯道区”，沿圆弧引导线到达点继续行驶，在光源的引导下，利用轻触开关传来的电信号通过障碍区进入停车区并到达车库，完成上述任务后能够立即停车，全程行驶时间越少越好。 本寻迹小车是以有机玻璃为车架，单片机为控制核心，加以减速电机、光电传感器、光敏三极管、轻触开关和电源电路以及其他电路构成。系统由通过口控制小车的前进后退以及转向。寻迹由超亮发光二极管及光敏电阻完成，避障由轻触开关完成，寻光由光敏三极管完成。 并附加其他功能： ．声控启动 ．数码显示 ．声光报警 三、主体设计 车体设计 左右两轮分别驱动，后万向轮转向的方案。为了防止小车重心的偏移，后万向轮起支撑作用。对于车架材料的选择，我们经过比较选择了有机玻璃。用有机玻璃做的车架比塑料车架更加牢固，比铁制小车更轻便，美观。而且裁减比较方便！ 电机的固定采用的是铝薄片加螺丝固定，非常牢固，且比较美观。 轮子方案 在选定电机后，我们做了一个万向轮，万向轮的高度减去电机的半径就是驱动轮的半径。轮子用有机玻璃裁出来打磨光华的，上面在套上自行车里胎，以防止打滑。 万向轮 当小车前进时，左右两驱动轮与后万向轮形成了三点结构，这种结构使得小车在前进时比较平稳。

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像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、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案

基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案第一章移动机器人 §1.1移动机器人的研究历史 机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器)。1962年，美国Unimation公司的第一台机器人Unimate。在美国通用汽车公司(GM)投入使用，标志着第一代机器人的诞生。 智能移动机器人更加强调了机器人具有的移动能力，从而面临比固定式机器人更为复杂的不确定性环境，也增加了智能系统的设计复杂度。1968年到1972年间，美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shaky,这是首台采用了人工智能学的移动机器人。Shaky具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制。当时计算机的体积庞大，但运算速度缓慢，导致Shaky往往需要数小时的时间来分析环境并规划行动路径。 1970年前联月球17号探测器把世界第一个无人驾驶的月球车送七月球，月球车行驶0.5公里，考察了8万平方米的月面。后来的月球车行驶37公里，向地球发回88幅月面全景图。在同一时代，美国喷气推进实验室也研制了月球车(Lunar rover),应用于行星探测的研究。采用了摄像机，激光测距仪以及触觉传感器。机器人能够把环境区分为可通行、不可通行以及未知等类型区域。 1973年到1979年，斯坦福大学人工智能实验室研制了CART移动机器人，CART可以自主地在办公室环境运行。CART每移动1米，就停下来通过摄像机的图片对环境进行分析，规划下一步的运行路径。由于当时计算机性能的限制，CART每一次规划都需要耗时约15分钟。CMU Rover由卡耐基梅隆大学机

基于路径识别的移动机器人视觉导航

第9卷　第7期2004年7月 中国图象图形学报Journal of Image and G raphics V ol.9,N o.7July 2004 基金项目:国家“863”计划资助项目(编号:2001AA422200)收稿日期:2004201213;改回日期:2004204206 基于路径识别的移动机器人视觉导航 张海波　原　魁　周庆瑞 (中国科学院自动化研究所高技术创新中心,北京　100080) 摘　要　跟随路径导引是自主式移动机器人广泛采用的一种导航方式,其中视觉导航具有其他传感器导航方式所无法比拟的优点,是移动机器人智能导航的主要发展方向。为了提高移动机器人视觉导航的实时性和准确性,提出了一个基于路径识别的视觉导航系统,其基本思想是首先用基于变分辨率的采样二值化和形态学去噪方法从原始场景图像中提取出目标支持点集,然后用一种改进的哈夫变化检测出场景中的路径,最后由路径跟踪模块分直行和转弯两种情况进行导航计算。实验结果表明,该视觉导航系统具有较好的实时性和准确性。关键词　自主式移动机器人　视觉导航　路径识别 中图法分类号:TP242.62 文献标识码:A 文章编号:100628961(2004)0720853205 Visual N avigation of a Mobile R obot B ased on P ath R ecognition ZH ANG Hai 2bo ,Y UAN K ui ,ZH OU Qing 2rui (Hi 2tech Innovation Centre ,Institute o f Automation ,Chinese Academy o f Sciences ,Beijing 100080) Abctract G uidance using path following is widely applied in the field of autonom ous m obile robots.C om pared with the navigation system without vision ,visual navigation has obvious advantages as rich in formation ,low cost ,quietness ,innocuity ,etc.This pa 2per describes a navigation system which uses the visual in formation provided by guide lines and color signs.In our approach ,the visual navigation is com posed of three main m odules :image 2preprocessing ,path 2recognition and path 2tracking.First ,image 2pre 2processing m odule formulates color m odels of all kinds of objects ,and establishes each object ’s support through adaptive subsam 2pling 2based binarization and mathematical m orphology.Second ,path 2recognition m odule detects the guide lines through an im 2proved H ough trans form alg orithm ,and the detected results including guide lines and color signs integrate the path in formation.Fi 2nally ,calling different functions according to the m ovement of straight 2g oing or turning ,path 2tracking m odule provides required in 2put parameters to m otor controller and steering controller.The experimental results dem onstrate the effectiveness and the robustness of our approach. K eyw ords com puter perception ,autonom ous m obile robot ,visual navigation ,path recognition 1　引　言 导航技术是移动机器人的一项核心技术,其难 度远远超出人们最初的设想,其主要原因有:一是环境的动态变化和不可预测;二是机器人感知手段的不完备,即很多情况下传感器给出的数据是不完全、不连续、不可靠的[1]。这些原因使得机器人系统在复杂度、成本和可靠性方面很难满足要求。 目前广泛应用的一种导航方式是“跟随路径导 引”,即机器人通过对能敏感到的某些外部的连续路 径参照线作出相应反应来进行导航[2]。这种方法和传统的“硬”自动化相比大大增加了系统的灵活性,其具有代表性的系统有:C ontrol Engineering 公司安装的导线引导系统,它是通过检测埋在地下的引导导线来控制行进方向,其线路分岔则通过在导线上加载不同频率的电流来实现[3];Egemin Automation 公司生产的Mailm obile 机器人则安装有主动式紫外光源,并通过3个光电探头来跟随由受激化学物质构成的发光引导路径[4];Macome 公司为自动驾驶车

精品-智能机器人设计与制作word

智能机器人的设计与制作WORD版本可编辑

智能机器人的设计与制作 引言 近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。目前机器已经走进人们的生活与工作，机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动，发挥着越来越重要的作用，人们已经越来越离不开机器人帮助。机器人工程是一门复杂的学科，它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化，一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。目前机器人行业的发展与30 年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人，正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多，比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人，还有不少参照人、狗、恐龙的样子制造机器人玩具。舞蹈机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量，极受青少年的喜爱。我从前年开始机器人方面的研究，在这过程中尝试过很多次的失败，也感受到了无比的乐趣。 图1.1、机器人 1 绪论

机器人技术作为20 世纪人类最伟大的发明之一，自20 世纪60 年代初问世以来，经历40 余年的发展已取得长足的进步。未来的机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机器，是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。走向成熟的工业机器人，各种用途的特种机器人的多用化，昭示着机器人技术灿烂的明天。 1.1 国内外机器人技术发展的现状 为了使机器人能更好的应用于工业，各工业发达国家的大学、研究机构和大工业企业对机器人系统开发投入了大量的人力财力。在美国和加拿大，各主要大学都设有机器人研究室，麻省理工学院侧重于制造过程机器人系统的研究，卡耐基—梅隆机器人研究所侧重于挖掘机器人系统的研究，而斯坦福大学则着重于系统应用软件的开发。德国正研究开发“MOVE AND PLAY”机器人系统，使机器人操作就像人们操作录像机、开汽车一样。从六十年代开始日本政府实施一系列扶植政策，使日本机器人产业迅速发展起来，经过短短的十几年。到80 年代中期，已一跃而为“机器人王国”。其机器人的产量和安装的台数在国际上跃居首位。按照日本产业机器人工业会常务理事米本完二的说法：“日本机器人的发展经过了60 年代的摇篮期。70 年代的实用期。到80 年代进人普及提高期。” 并正式把1980 年定为产业机器人的普及元年”。开始在各个领域内广泛推广使用机器人。中国机器人的发展起步较晚，1972 年我国开始研制自己的工业机器人。"七五"期间，国家投入资金，对工业机器人及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986 年国家高技术研究发展计划(863 计划)开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。20 世纪90 年代，我国的工业机器人又在实践中迈进一大步，先后研制出了点焊、装配、喷漆、切割、搬运等各种用途的工业机器人，并实施了一批机器人应用工程，形成了一批机器人产业化基地，为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 1.2 机器人技术的市场应用 机器人融入我们日常生活的步伐有多快？据国际机器人联盟调查，2004 年，全球个人机器人约有200 万台，到2008 年，还将有700 万台机器人投入运行。按照韩国信息通信部的计划，到2013 年，韩国每个家庭都能拥有一台机器人；而日本机器人协会预测，到2025 年，全球机器人产业的“蛋糕”将达到每年500 亿美元的规模(现在仅有50亿美元)。与20 世纪70 年代PC 行业的情况相仿，我们不可能准确预测出究竟哪些用途将推动这个新兴行业进入临界状态。不过看起来，机器人很可能在护理和陪伴老年人的工作上大展宏图，或许还可以帮助残疾人四处走走，并增强士兵、建筑工人和医护人员的体力与耐力。目前，我国从事机器人研发和应用工程的单位200 多家，拥有量为3500 台左右，其中国产占20％，其余都是从日本、美国、瑞典等40 多个国家引进的。2000 年已生产 各种类型工业机器人和系统300 台套，机器人销售额6.74 亿元，机器人产业对国民经济的年收益额为47 亿元，我国对工业机器人的需求量和品种将逐年大幅度增加。1.3 机器人技术的前景展望机器人是人类的得力助手，能友好相处的可靠朋友，将来我们会看到人和机器人会存在一个空间里边，成为一个互相的助手

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

移动机器人视觉定位方法的研究

移动机器人视觉定位方法的研究 针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1.目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1所示。 其中O-XYZ为世界坐标系；Oc-XcYcZc为摄像机坐标系。其中Oc为摄像机的光心，X 轴、Y轴分别与Xc轴、Yc轴和图像的x，y轴平行，Zc为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O1为图像坐标系的原点。OcO1为摄像机的焦距f. 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系

智能机器人的设计与制作

智能机器人的设计与制作 引言 近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和 进展，不但使传统的工业生产面貌发生全然性变化，而且将对人类社会产生深远的阻碍。随着社会生产技术的飞速进展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探究，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。目前机器差不多走进人们的生活与工作，机器人差不多在专门多的领域代替着人类的劳动，发挥着越来越重要的作用，人们差不多越来越离不开机器人关心。机器人工程是一门复杂的学科，它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动操纵等为一体。目前对机器人的研究差不多呈现出专业化和系统化，一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。目前机器人行业的进展与30 年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人，正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多，比如协助大夫进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人，还有许多参照人、狗、恐龙的模样制

造机器人玩具。舞蹈机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量，极受青青年的喜爱。我从前年开始机器人方面的研究，在这过程中尝试过专门多次的失败，也感受到了无比的乐趣。 图1.1、机器人 1 绪论 机器人技术作为20 世纪人类最伟大的发明之一，自20 世纪60 年代初问世以来， 经历40 余年的进展已取得长足的进步。以后的机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机

器，是集机械学、力学、电子学、生物学、操纵论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。走向成熟的工业机器人，各种用途的特种机器人的多用化，昭示着机器人技术灿烂的改日。 1.1 国内外机器人技术进展的现状 为了使机器人能更好的应用于工业，各工业发达国家的大学、研究机构和大工业企业对机器人系统开发投入了大量的人力财力。在美国和加拿大，各要紧大学都设有机器人研究室，麻省理工学院侧重于制造过程机器人系统的研究，卡耐基—梅隆机器人研究所侧重于挖掘机器人系统的研究，而斯坦福大学则着重于系统应用软件的开发。德国正研究开发“MOVE AND PLAY”机器人系统，使机器人操作就像人们操作录像机、开汽车一样。从六十年代开始日本政府实施一系列扶植政策，使日本机器人产业迅速进展起来，通过短短的十几年。到80 年代中期，已一跃而为“机器人王国”。其机器人的产量和安装的台数在国际上跃居首位。按照日本产业机器人工业会常务理事米本完二的讲法：“日本机器人的进展通过了60 年代的摇篮期。70 年代的有用期。到80 年代进人普及提高期。” 并正式把1980 年定为产业机器人的普及元年”。开始在各个领

移动机器人视觉定位设计方案

移动机器人视觉定位设计方案 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3 个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1 目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1 所示。 其中O-X Y Z 为世界坐标系；O c - X cY cZ c 为摄像机坐标系。其中O c 为摄像机的光心，X 轴、Y 轴分别与X c 轴、Y c 轴和图像的x ，y 轴平行，Z c 为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O 1 为图像坐标系的原点。O cO 1 为摄像机的焦距f 。 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系 不考虑透镜畸变，则由透视投影成像模型为：

式中，Z′= ［u，v ］T 为目标特征点P 在图像坐标系的二维坐标值；（X ，Y ，Z ）为P 点在世界坐标系的坐标；（X c0，Y c0，Z c0）为摄像机的光心在世界坐标系的坐标；dx ，dy 为摄像机的每一个像素分别在x 轴与y 轴方向采样的量化因子；u0，v 0 分别为摄像机的图像中心O 1 在x 轴与y 轴方向采样时的位置偏移量。通过式（1）即可实现点P 位置在图像坐标系和世界坐标系的变换。 2 图像目标识别与定位跟踪 2.1 目标获取 目标的获取即在摄像机采集的图像中搜索是否有特定目标，并提取目标区域，给出目标在图像中的位置特征点。 由于机器人控制实时性的需要，过于耗时的复杂算法是不适用的，因此以颜色信息为目标特征实现目标的获取。本文采用了HS I 模型， 3 个分量中，I 是受光照影响较大的分量。所以，在用颜色特征识别目标时，减少亮度特征I 的权值，主要以H 和S 作为判定的主要特征，从而可以提高颜色特征识别的鲁棒性。 考虑到连通性，本文利用捕获图像的像素及其八连通区域的平均HS 特征向量与目标像素的HS特征向量差的模是否满足一定的阈值条件来判别像素的相似性；同时采用中心连接区域增长法进行区域增长从而确定目标区域。图2 给出了目标区域分割的算法流程。

智能机器人的设计与制作(DOC 26页)

智能机器人的设计与制作(DOC 26页)

智能机器人的设计与制作 引言 近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和 发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。目前机器已经走进人们的生活与工作，机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动，发挥着越来越重要的作用，人们已经越来越离不开机器人帮助。机器人工程是一门复杂的学科，它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化，一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。目前机器人行业的发展与30 年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人，正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多，比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人，还有不少参照人、狗、恐龙的样子制造机器人玩具。舞蹈机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量，极受青少年的喜爱。我从前年开始机器人方面的研究，在这过程中尝试过很多次的失败，也感受到了无比的乐趣。 图1.1、机器人 1 绪论 机器人技术作为20 世纪人类最伟大的发明之一，自20 世纪60 年代初问世以来， 经历40 余年的发展已取得长足的进步。未来的机器人是一种能够代替人类在非

工人下岗”的局面，因为人们随着社会的发展，实际上把人们从繁重的体力和危险的环境中解放出来，使人们有更好的岗位去工作，去创造更好的精神财富和文化财富，机器人来做这些危险环境的工作，展望21 世纪机器人将是一个与 20 世纪计算机的普及一样，会深入地应用到各个领域，所以很多专家预测，在 21 世纪的前20 年是机器人从制造业走向非制造业的发展一个重要时期，也是智能机器人发展的一个关键时期，目前国际上很多国家，也对机器人对人类社会的影响的估计提出了新的认识，同时，我们也可以看到机器人技术，涉及到多个学科，机械、电工、自动控制、计算机测量、人工智能、传感技术等等，它是一个国家高技术实力的一个重要标准。语音识别处理是语音功能的一个重要方面，目前计算机语音识别处理过程基本上一致，是一种基于统计模式识别的理论。我国的语音识别研究起步于五十年代，近年来发展很快，其研究水平基本与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点和优势。可以预计，语音技术的发展前景无限。 2 机器人设计的内容和要求 2.1 机器人设计的内容 随着现代科技的发展，机器人技术已广泛应用于人类社会生活的各个领域，特别是机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量，极受青少年的喜爱。本课题要求设计一具有简单人体功能的、模拟舞蹈动作的类人型机器人，完成简单人的基本动作：可以前进后退，左右侧行，左右转弯和前后摆动手臂，行走频率为每秒两步，举手投足、转圈、头部动作灵活、并具备的语音功能。通过语音识别技术，可以对小机器人进行语音控制，通过发出语音命令，控制机器人的。机器人包括底座、头部、上身、下肢、以及电路控制板，分别控制手臂、头部和底盘运动的电机及传动机构等。通过电路控制和机械传动，可使机器人动作。知识范围涉及机构学、力学、电子学、自动控制、计算机、人工智能等。 具体赋予任务： 1、深入了解类人型机器人的功能及工作要求，查找与课题有关的文献资料及参考书目； 2、学习掌握机构创新设计的基本知识和设计方法，了解控制对象舞蹈机器人的工作原理、动作过程，进行简单舞蹈动作及相应机构设计； 3、根据机器人构成、工作原理、主要特点和技术指标，分析比较，加以论证，确定机器人运动控制最终方案，完成硬件电路设计，单片机控制程序设计； 4、制作舞蹈机器人模型，完成各种运动、动作模拟，调试成功。 5、规定的翻译、论文工作。 2.2 舞蹈机器人设计的数据和要求 1、机器人身高80～120 ㎝，表演时机器人随音乐翩翩起舞，动作协调、灵活； 2、表演各种的基本动作，具体动作可自行设计。涵盖行进、转圈、举手投足、头部等动作；