计算机视觉与机器视觉

计算机视觉和机器视觉

开篇即谈论这个话题，主要是开这个空间的时候，一直在考虑空间名到底选用计算机视觉还是机器视觉比较合适？为了这个问题我查阅了维基百科、百度百科等相关资料，下面我将搜集的资料简单整理后归纳如下：

计算机视觉（computer vision）和机器视觉（machine vision）两个术语既有区别又有联系。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由多个或者多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析师对目标物体的识别，确定目标物体的位置和姿态，对三维景物进行符号描述和解释。在计算机视觉研究中，经常使用几何模型、复杂的知识表达，采用基于模型的匹配和搜索技术，搜索的策略常使用自底向上、自顶向下、分层和启发式控制策略。

机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。具体的说，计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。因此可以认为，一个机器视觉系统就是一个能自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量，并对测量就诶过做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并作出相应决策的系统。功能包括：物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。

计算机视觉，图象处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的学科。如果你翻开带有上面这些名字的教材，你会发现在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠。这表明这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。

然而，各研究机构，学术期刊，会议及公司往往把自己特别的归为其中某一个领域，于是各种各样的用来区分这些学科的特征便被提了出来。下面将给出一种区分方法，尽管并不能说这一区分方法完全准确。

计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。

图象处理与图像分析的研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其针对像素级的操作，例如提高图像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换如图像旋转。这一特征表明无论是图像处理还是图像分析其研究内容都和图像的具体内容无关。

机器视觉主要是指工业领域的视觉研究，例如自主机器人的视觉，用于检测和测量的视觉。这表明在这一领域通过软件硬件，图像感知与控制理论往往与图像处理得到紧密结合来实现高效的机器人控制或各种实时操作。

模式识别使用各种方法从信号中提取信息，主要运用统计学的理论。此领域的一个主要方向便是从图像数据中提取信息。

还有一个领域被称为成像技术。这一领域最初的研究内容主要是制作图像，但有时也涉及到图像分析和处理。例如，医学成像就包含大量的医学领域的图像分析。

对于所有这些领域，一个可能的过程是你在计算机视觉的实验室工作，工作中从事着图象处理，最终解决了机器视觉领域的问题，然后把自己的成果发表在了模式识别的会议上。

机器视觉与计算机视觉内涵基本一致，主要是前者偏重于计算机视觉技术在工程中的应用，而后者是视觉技术的理论指导，考虑到我目前主要在实验室里学习的是一些有关视觉的基础算法，暂时未参与到工业生产的应用上，因而将空间名定为“计算机视觉”。

下面我将简单的介绍一下计算机研究中的一些关键问题：

１、Marr视觉理论

此理论从Marr提出开始到现在一直是计算机视觉的基本研究理论，他主要将视觉研究从信号处理的角度进行理解，将视觉研究分为三个层次：理论层次、算法表达、硬件实现；同时从信息处理将视觉分为三个阶段：原始信息、2.5维信息及三维信息；实际上这个研究方式与一般问题的研究方法是一致的，主要是理论－>算法－>实现这个研究方向；所以Marr 视觉理论是视觉研究的方法学，指出研究的方法及对信息的处理方式。

２、计算机视觉模型

由于计算机视觉是基于光学成像、光电转换及信息处理建立的一套理论，光学成像一般遵循一定的几何知识，所以计算机视觉模型是基于透视投影理论建立的，即小孔成像模型，在是否考虑镜头畸变的情况下，可建立线性模型及非线性模型，同时利用几何变换理论，如射影几何、仿射几何、欧式几何可建立视觉模型的近似线性模型，在一些应用场合中，这些近似模型具有易理解、易标定等优势。

３、模型标定

由于视觉模型是用一些参数描述的，这些参数是摄像机的结构参数，如内部参数和外部参数，完成这些参数的确定过程就是视觉模型标定，即摄像机标定；摄像机标定一般采用被动式，如采用一些已知空间信息的控制点，通过模型理论，采用一定最优的方式建立目标函数，最后应用ＬＭ等最优化方法求解最优值；不同的视觉模型标定的方式可能不同，线性模型用线性最小二乘的方式就可求解，而非线性模型要采用非线性最优化的方式；如Tsai两步法、张正友任意位置法、DLT法等；还有一类标定称为主动标定式，一般应用在机器人手眼标定中，如马颂德法，但要求相机的移动是已知的。

4、视觉结构

这里的结构讨论与模型的讨论有些相关，计算机视觉按处理光照的方式可分为主动视觉和被动视觉两种，前者是控制光照的方式及光源的模式，而后者一般是利用自然光或均匀照明方式，在二维检测中一般用一个摄像机就可完成检测要求，但三维测量中就有很多中视觉结构可选用，如双目立体视觉、结构光三维视觉、莫尔条文三维视觉、阴影恢复三维理论等；双目立体视觉应用较广，而且其结构又具体分为好多种，不同结构有不同的优缺点，如在精度、成本、视场范围、复杂度等参数间进行权衡；

5、三维视觉系统的标定

双目立体视觉、结构光三维视觉及多传感器三维视觉系统是工业上常用的一些三维信息检测方法，由于系统结构不同，而且表达结构的参数不同，所以可用多种方法进行标定，这些视觉检测系统的基元是视觉传感器，视觉传感器可采用标准的方法进行内部参数标定，如Tsai\Zhang\DLT等方法，而视觉传感器间的关系(RT)是三维视觉系统标定的一个特点，如双目立体视觉的基线标定，结构光的三维视觉光平面标定，一般可采用间接中介法，即利用靶标坐标系作为中介坐标系，求视觉传感器间的关系，有时也可采用经纬仪建立的三维检测站作为中介坐标系完成转换；在大型工业现场中视觉传感器用的较多，如汽车车身检测，传感器达到几十个，这样传感器间可能没有共同的视场，所以要解决现场标定问题，同时由于尺寸链较长，所以如何控制标定精度是一个需要重点考虑的问题。

６、射影几何、仿射几何、欧式几何变换

从成像几何角度解释视觉传感器，可更好的理解一些成像过程中的不变量，利用这些不变量可简化目标的识别等操作。射影几何、仿射几何、欧式几何是建立在一定变换定义的基

础上的几何，前者具有更广泛的意义，而后者是前者的特例，所以其不变量更多，在视觉传感器光学成像过程中，仿射几何可更好的表述成像过程，但由于视觉检测是一个复杂的系统，所以讨论的就不仅是仿射几何知识，同时也包括欧式几何知识，所以要好好的理解这三种几何的特点，才能更好的理解成像过程，才能更好的理解视觉模型，同时也才能更好的设计模型参数的标定方法。

７、图像处理

图像处理是自成体系的一个学科，它输入是一幅图像，输出可是一幅图像，也可是一些特征符号，这是图像处理的广义理解，图像处理涉及的面很广，每一方面知识都可写出一本书。图像处理按处理目的可分为：预处理(滤除噪声)、增强处理、图像分割、目标分析等。每种处理都有很多种方法，可参考图像处理书籍(章毓晋图像处理比较基础)。

８、图像理解

图像理解是图像处理的最后一个阶段，输入是目标区域，而输出是目标的各种几何、矩等特征参数，是完成识别过程的输入参数。对于一个如何定义其本质特征参数是关键的技术。

９、模式识别及分类研究

在一些视觉应用中，不仅要分析目标的特征参数，还要对目标进行分类操作，模式识别是指导分类的基本理论，分类有很多种方法，如基于统计的方法、神经网络法及结构模式识别等，但这些方法一个共同的特点就是大量有表现力的样本获得，有表现力是指样本的分布要能表达目标的真实分布情况。模式分类的一些关键技术我已经在另一篇文章简单指出，请参考。

10、数学能力

数学体现了人对问题的思维方式，所以其重要性怎么说都不为过，在整个计算机视觉研究过程中，数学起到了理论指导作用，其问题的思考方法、模型的建立及求解都离不开数学的指导，我们一定要好好学习数学呀，当然不需要多高深的数学知识，如高等数学、微积分、变换几何、空间理论、最优化等是必须备的知识。

11、计算机编程能力

目前常用的编程方法一般采用Ｃ／Ｃ＋＋实现，要好好的学的。

12、方法论

方法论是一种研究问题的方法的理论，指导你如何思考问题、如何解决问题等；如何将一个目标分解为小目标；如何权衡各方面的约束条件；系统方案采用何种结构合适，并行或串行、反馈或直接控制；研究开发过程中各个阶段如何划分，各个阶段的目标如何达到等；方法论具有一定哲学的意义，具有一定的广泛性；只有好的方法论的指导，才能达到事半功倍的效果。

机器视觉检测系统简述及系统构成

机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别，检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性，目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大，但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，最后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示： 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就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图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源，光学镜头，相机，图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并最大限度地减少对硬件系统的依赖性，而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢，误判率高，对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强,数据编码和传输，平滑，边缘锐化，分割，特征提取，目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言，最终是要实现次品（含不同种类的次品）与合格品的分离即分拣，这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合，分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源

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

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：

3D机器视觉应用解决方案

3D机器视觉应用解决方案

3D视觉 R G B + XYZ 机器需要显性的三维数据以更好地理解物理世界 2D机器视觉开始逐步普及 3D机器视觉刚刚开始落地

3D机器视觉普及的关键障碍 ?光学：精度、分辨率、量程等 硬件核心规格 ?电学：速度、接口、传输等 ?尺寸、功耗、结构等 硬件物理指标 ?工况条件适应性、稳定性 ?相机价格、上位机成本、软件成本 系统实施成本 ?使用和维护成本 ?3D视觉算法和软件的稀缺性 软件完整成熟 ?软件工程优化和实际使用场景下的成熟度商业软件和开源软件在硬件大量普及的基础上预期发展会加速起来

3D 相机硬件综述 高度标准化的硬件模组 低性能小尺寸极低价 工业场景不适用 2D大厂、3D创新极其缓慢 特殊规格顶级相机，价格昂贵 应用场景非常有限，出货量少 工业级硬件+ 软件方案 合适精度、超低成本、小型化 新的产业需求，致力3D无处不在 传统机器视觉大厂消费类3D视觉 3D在工业的普及应用 图漾已经在此占据明显的领先优势

1-硬件价格和系统成本 ?必须突破2年投入回报期的决策困局，为客户带来超预期的性价比 ?>2年回报期：少量非用不可的节点 ?<1年回报期：大规模普及应用 ?硬件成本三大件= 手+ 眼+ 脑 ?脑：计算单元成本相对透明合理，比较标准化，选择多 ?手：进口和国产机器人齐头并进，性价比趋于合理，比较标准化 ?眼：技术和研发难度大，软件占比高，国外产品成本虚高 ?机器视觉之眼 ?2D：国产工业相机在起步，国内软件在起来，应用集成类上市公司在涌现 ?3D：国内核心技术有突破，应用环节也应该走在全球前沿

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 2 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。

3 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

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

机器视觉入门知识详解

机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：

机器视觉系统应用案例

机器视觉系统 1.引言 随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2. 一次性注射针的缺陷 一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的生命。如图1： 正插倒插 图1 3. 利用机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测 随着市场一次性注射针需求的不断增大，以及客户对产品质量的要求，越来越多的医疗器械生产厂商采用自动化注射针检测系统，对一次性注射针的外观缺陷进行综合检测。这种方法代替了传统的人工方法以提高生产效率和产品质量，解决了人工方法效率低、速度慢，以及受检测人员主观性制约等不确定因素

带来的误检及漏检，实现更好的100%产品在线检测。 3.1机器视觉系统概述 机器视觉系统是指通过图像摄取装置（分CMOS相机和CCD相机两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 3.2 机器视觉系统的特点 1）. 机器视觉系统属于光电系统； 2）. 机器视觉系统中的传感器属于阵列传感器； 3）. 机器视觉系统中的数据量大； 4）.运行速度快，但与集成电路的制造与发展相关。 3.3机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测方案 本文采用了注射针检测系统用于一次性注射针的外观缺陷检测。该系统以西门子图像处理器为核心，并结合西门子自动化设备，形成了既有简单的数字信号接口又有复杂的工业网络接口的系统，让用户能选择适合自己工况的系统，既方便又节省投资。 其基本检测处理流程如图2，简易系统框架如图3： 图2 基本检测流程图图3简易系统框架

机器视觉检测

机器视觉检测 一、概念 视觉检测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。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 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。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为： 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光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 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、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。 为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特

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

机器视觉系统的关键技术在哪

机器视觉系统的关键技术在哪 机器视觉系统的关键技术在哪？专家解释，成功的机器视觉系统最主要的是解决图像采集和图像处理分析这两大问题，而图像的采集又牵扯到了光源、光学成像、数字图像获取和传输等几大技术问题。那对于机器视觉系统的关键技术该怎样认识呢？ 机器视觉技术通过计算机对摄取的图像进行处理，分析其中的信息，并做出相应的判断，进而发出对设备的控制指令。机器视觉系统的具体应用需求千差万别，视觉系统本身也可能有多种不同的形式，但都包括以下过程: ◇图像采集利用光源照射被观察的物体或环境，通过光学成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像，这是机器视觉系统的前端和信息来源。 ◇图像处理和分析计算机通过图像处理软件对图像进行处理，分析获取其中的有用信息。如PCB板的图像中是否存在线路断路、纺织品的图像中是否存在疵点、文档图像中存在哪些文字等。这是整个机器视觉系统的核心。 ◇判断和控制图像处理获得的信息最终用于对对象（被测物体、环境）的判断，并形成对应的控制指令，发送给相应的机构。如摄取的零件图像中，计算零件的尺寸是否与标准一致，不一致则发出报警，做出标记或进行剔除。 ◇照明设计照明设计主要包括三个方面: 光源、目标和环境的光反射和传送特性、光源的结构。照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。光源决不仅仅是为了照亮物体，通过有效的光源设计可以令需要检测的特征突出，同时抑制不需要的干扰特征，给后端的图像处理带来极大的便利。而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀，干扰增加，有效特征与背景难以区分，令图像处理变得极其困难，甚至成为不可能完成的任务。由于被测对象、环境和检测要求千差万别，因而不存在通用的机器视觉照明设备，需要针对每个具体的案例来设计照明的方案，要考虑物体和特征的光学特性、距离、背景，根据检测要求具体选择光的强度、颜色和光谱组成、均匀性、光源的形状、照射方式等。 ◇相机是一个光电转换器件，它将光学成像系统所形成的光学图像转变成视频/数字电信号。相机通常由核心的光电转换器件、外围电路、输出/控制接口组成。目前最常用的光

机器视觉在线检测系统项目实施流程

精选文档 随着机器视觉检测技术的日益成熟，越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统，企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施，企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要，今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍： 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司，我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行 初步的沟通，了解您的需求； B、需要您提供检测样品（0K品和各种NG品数个）以及现场环境，如果 不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围I0通讯。如有 需要，项目工程师可以到贵公司进行现场评估； C、根据提供的样品，项目工程师会在公司进行初步的技术评估，一般在收 到样品后两个工作日内会给出测试结果； D、项目工程师会根据测试结果，向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品 （包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等）给您，然后在测 试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问，可以随时联系项目工程师，项目工程师会对您的疑 问进行解答并完善方案，尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后，双方确认项目方案的可行性，项目工程师接下来会建 立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集0K品和限度NG品（即初步测试中认为可以检测出来的NG品 种类），需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试，详细的检测标准跟您进行确认 精选文档

4、其他确认 明确了检测标准后，项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场，机械和电气要求；如果贵公司对设备使用有特殊要求的，请及时提出，以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案，整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程 在签完合同和各方面财务确认后就开始进一步的系统设备的设计制作。 1、客服提供相关的辅料 需要提供不同程度的良品与不良品样品、产品样品外观尺寸和设计品载具。如果需要使用专用载具，请提供专用载具的相关尺寸以提供我们的设计使用。 2、设备整机布置图和电气控制动作流程的确认 我们在收到您提供的相关辅料几个工作日后，提供设备整机布置图和电气控制动作流程给贵公司的责任人确认，如有疑问可以和公司的技术工程师沟通，技术工程师会尽快解决您的问题。 3、机器零件图设计 整机布置图确认后，接着就是进行机械零件的设计。 4、机械、电气标准件的选型 精选文档 整机布置图和电控动作流程确认后，接着就是完成机械、电气标准件的选型。

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；

学习情境8机器人的设计与制作

学习情境8 机器人的设计与制作 8．1资讯—知识准备 8．1．1 智能机器人的介绍 随着微电子技术的不断发展，微处理器芯片的集成程度越来越高，单片机已经可以在一块芯片上同时集成CPU、存储器、定时器/计数器、并行和串行接口、看门狗、前置放大器，甚至A/D、D/A转换器等电路，这就很容易将计算机技术与测量控制技术结合起来，组成所谓的“智能化测量控制系统”。这促使机器人技术也有了突飞猛进的发展，现在人们已经完全可以设计并制造出具有某些特殊功能的简易智能机器人了。 8.1.2MCS-51单片机的串行接口及串行通信 一、串行通信概述 1、什么叫串行通信？ 并行、串行举生活中的例子（排横队行走，排纵队行走）说明； 引出并行通信，串行通信的概念。 P00 P01 P02 P03 RXD TXD 2、同步通信、异步通信 提问：数字电路中移位寄存器是怎样进行移位的？ 同步——发送设备时钟等于接收设备时钟。 同步字符1 同步字符2 数据1 数据2 ···数据n 校验字符校验字符 异步——发送时钟不一定等于接收时钟。

空闲位起始位 5 ~ 8位数据奇偶校验位停止位空闲位 3、串行通信方向 A B 发半双工发 收收 A 全双工 B 4、波特率 即串行通信速率。b/s 、bps 举例、设有一帧信息，1个起始位、8个数据位、1个停止位，传输速率为240个字符。求波特率。 解： （1＋8＋1）×240 = 2400 b/s = 2400波特。 5、串行通信接口 发送：展示投影胶片CPU D7 D6 D5 D4 D3 D2 D1 D0 发送数据寄存器 SBUF（99H） 1 D7 D6 D5 D4 D3 D 2 D1 D0 0 发送数据 发送时钟 接收：展示投影胶片 接收时钟 0 D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 1 接收数据