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

的方法。接收部分多使用二极管。每一帧曝光所储蓄的电荷分别被垂直或水平的传送，然后以图像信号的形式被取出。在CCD内部电荷传送的效率非常高，因此其具有高的灵敏度。由于整个传送区域是被遮光的，所以在传送中不会曝光。

图2.2 CCD摄像器件的结构

CCD图像传感器把垂直寄存器用作单画面图像的缓存，所以可以将曝光时间和信号传送时间分离开。也就是说，其具有所有像素能在同一时间曝光的特点。

2.4 CMOS图像传感器

CMOS图像传感器是由接收部分（二极管）和放大部分组成的一个个单元，然后按照二维排列。由于放大器单元之间特性的分散性大，以至于其噪声比较大。不过，近年来噪声消除电路的性能已经得到改善，故使COMS图像传感器得到迅速普及和应用。

CMOS传感器的优点是耗电低，并利用一般半导体制造技术就可以完成CMOS处理器的设计和加工，这都是有利于图像处理电路和图像传感器的单片化和低成本化。

2.5其他的摄像元件

光电子增倍管就是根据二次放电效应增大入射光的元件，因此他可以用来检测微弱光线，如用于夜视系统中等。

在红外线图像方面有波长为2~15μm的中红外和远红外区域的传感器，在红外线检测器中得到较多使用的是HgCdTe和AlGaAs结晶的量子型传感器。热效应型传感器最近也被实用化了，谈的原理是把装置接收的入射红外线变换为热能，再利用温度检测器将温度升高转变为电信号输出。热效应型传感器无须冷却器，这是量子型图像传感器所不及的优点。

2.6三维视觉传感器

三维视觉传感器分为被动传感器（用摄像机等对目标物体进行摄影，获得图像信号）和主动传感器（借助于传感器向目标投射光图像，再接收返回信号）两大类，如图2.3所示。

图2.3 三维视觉传感器种类

3. 弧焊机器人视觉技术 被动传感

主动传感单眼摄像

从焦点获得形状 从X 射线获得形状 移动视觉 多目摄像

双眼视觉 三眼视觉、多眼视觉 多基线立体视觉 基于核几何的手法 主动主体

光切断法 多点投光 结构化图像投照度差立体

莫尔条纹法

飞行时间法 相位检测法 光雷达法

三维

视觉

焊接作为一种机械加工的重要特殊工艺手段，在制造业中具有举足轻重的地位，但是，传统的手工焊接力一法己经不能满足现代高新技术产品制造的要求。囚此，保证焊接产品质量的稳定性、提高生产效率、减轻工人的劳动强度和改善劳动环境己经成为现代焊接技术极待解决的问题。随着先进制造技术的发展，实现焊接产品制造的自动化、柔性化与智能化己经成为必然趋势巨。

焊接机器人具有通用性强、工作可靠的优点，但是无法自主获取工件定位信息、焊缝空间位置信息、焊缝熔透信官、，当焊接对象改变时需要重新示教，造成工作效率低下，囚此智能化是焊接机器人的发展趋势。焊接机器人智能化技术是指在焊接机器人上装配各种传感器，使焊接机器人对外界环境具有一定的感知能力，从而使焊接机器人可以自主地适应环境，并根据环境的变化，对自身下一步操作自主调整。

使用焊接传感器的日的是为了实现焊接过程的自动控制，进而实现焊接的智能化。焊接传感器根据原理可以分为声学、力学、电弧和光学传感器等。声学传感器主要用于GMAW 过程熔滴过渡的检测、等离子穿孔焊等。力学传感器能够反映熔池振荡频率同熔池体积之间的关系，但日前只能用于步进焊接，无法实现连续行走。电弧传感器由于直接检测电弧自身的特性，不需要外加传感器及附件，应用简单，主要用于焊缝跟踪和熔敷控制。据统计，焊工进行手弧焊操作时获取的信息有80%来自视觉。熟练的焊接工人通过观测熔池、工件的接头、电弧的形状和熔滴过渡形式等来预测背而的形状和尺寸参数，通过调节焊接参数实现熔透的控制，保证焊接质量的稳定。下文介绍了视觉传感技术及其在机器人焊接中的作用。

3.1 弧焊视觉传感技术的优点

与传统的传感方法相比，光学传感器具有不与焊接回路接触、不与焊接工件接触、信号的检测操作不影响正常的焊接过程、传感信息丰富、硬件设备简单、易于维护的优点。电子技术、光学技术、机器视觉和图像处理技术为视觉传感技术提供了软硬件支持，如光学器件和摄像机成本下降、性能提高、可靠性改善，图像处理硬件性能改善和种类的增多为视觉传感器提供了硬件支持，机器视觉、图像处理和软件技术的发展为视觉传感器提供了软件保障，因此光学传感器在焊接过程中具有非常广泛的应用前景。光学传感器根据光学器件所工作的波段可以分为X射线传感器、视觉传感器和红外传感器三种。

视觉传感器是在光谱的可见光波段内利用CCD器件对焊接区成像，图像中的景物与焊接区各部分一一对应，可以得到焊接过程动态熔池的一维和二维信息、，检测到的熔池信息直接反映了焊接过程熔化金属的动态行为，无需红外成像那样只有经过温度场的标定以后才

能确定焊接区各个部分，非常直观。

视觉传感技术根据所获得的信息可以分为一维视觉传感和二维视觉传感;根据是否需要辅助光源分为主动式视觉传感和被动式视觉传感。主动式视觉传感方法采用激光等辅助光源对焊接区进行照明以减少电弧光对图像质量的影响，提高熔池图像的质量。由于激光具有单波长、方向性好、相干性好等特点，所以通常采用激光作为辅助光源。日前应用较多的是通过一定方法产生一条、多条或者网格分布的结构光投射到焊接工件上，根据结构光条纹的变形获取有关的几何形状信息。主动式视觉传感由于要采用高能量的脉冲光源和特殊电子快门的摄像机，所以设备较多、系统复杂、价格昂贵，从而限制了这种方法在实际中的应用。被动式视觉传感方法是通过弧光或者自然光等照明获取焊接区图像信息的，被动式视觉传感方式不需要辅助光源只采用普通的CCD摄像系统传感熔池图像，结构简单、价格便宜，更适合在焊接生产实际中使用，因此越来越受到人们的重视。

3.2 焊缝跟踪

日前，应用于焊接机器人上的传感方式多种多样，其中视觉传感己成为机器人焊接传感的研究热点。机器人焊接视觉传感技术包括机器人初始焊位导引、焊缝跟踪、工件接头识别、熔池几何形状实时传感、熔滴过渡形式检测、焊接电弧行为检测等。

焊缝跟踪在焊接领域研究比较多,但是由于焊接机器人需要精确控制焊枪与工件之间的相对轨迹位置关系、运动速度以及焊枪姿态等，因此焊缝跟踪的研究在机器人焊接中更为重要。根据视觉系统的工作方式不同，焊接机器人焊缝跟踪的视觉传感器分为结构光式、激光扫描式和直接拍摄电弧式。其中结构光式和激光扫描式都是基于三角测量原理的主动视觉方法，如图3.1、3.2所示分别采用CCD摄像机和激光组成主动式视觉传感器进行焊缝跟踪，有些文献提出了直接拍摄熔池区图像的被动视觉传感方法实现焊缝跟踪，通过CCD摄像机采集焊缝熔池区域的图像信息，然后根据特定的一系列图像处理算法识别焊缝的中心位置，同时，该系统设计了参数自调整模糊控制器对焊缝的跟踪偏差进行调节，通过主控计算机控制焊枪在X、Y方向运动，从而实现了对焊缝跟踪的精确控制。

图3.1视觉传感系统组成图3.2 视觉传感器组成

如图3.3所示的事以机器人的GTAW焊接过程作为研究对象，设计的一套以CCD摄像机为传感工具，电弧光和熔池金属辐射或可见光作为光源可同时用于熔池检测与控制和焊枪初始位置导引的焊接机器人视觉传感系统。机器人视觉传感器固定在具有九自由度的弧焊机器人手臂末端处，与焊枪相固定,如果视觉传感器固定在焊枪上，则可能由于摄像机的体积和重量影响焊枪的可达性与运动的灵活性，另外，当焊枪处于某一姿态时，视觉传感器可能检测不到熔池部分的图像。如果在机器人第六关节上增加了第七关节以控制摄像机绕焊枪转动，可以实现机器人初始焊位的导引、机器人焊缝跟踪和熔透控制，如图3.4所示。

图3.3机器人视觉传感系统及实物照片图3.4 双目视觉传感器

3.3焊接熔池视觉传感

熔池形状和尺寸对于焊缝成形具有非常重要的作用，熔池形状和尺寸的传感是焊缝成形控制的基础，焊接过程中的声、光、电、磁、热等信急可以用来传感熔池的形状信息。

3.3.1主动式一维视觉传感技术

对于连续电流GTAW，熔池连续处在强烈电弧光的笼罩下，采用常规的CCD摄像方法很难排除弧光干扰得到清晰的熔池原始图像。有人提出了一种由高能量密度脉冲激光器和与激光脉冲同步的电子快门频闪高速摄像机组成的“频闪视觉”系统检测高亮度区景物的方法。辅助光源采用高密度脉冲激光或者Xe灯闪烁光源在脉冲期间强度高于弧光强度，视觉传感器采用频闪高速CCD摄像机捕捉瞬时清晰的熔池图像。频闪视觉方法在GMAW、GTAW、等离子弧焊（PAW）、电子束焊（EBW）、激光焊（LW）过程中均获得了清晰度和对比度都较好的熔池图像，如图3.5所示。

图3.5频闪视觉熔池图像传感

3.3.2 被动式二维视觉传感技术

图3.6是GTAW同轴检测方法的示意图。有人开发了一套放置在焊炬内部与电极同轴观测焊接熔池的集成视觉传感系统，在TIG焊熔池观察和MIG焊焊缝跟踪等方面进行了初步的研究。针对低碳钢TIG焊辐射源中各组分发光机理及规律进行的研究,发展了一种在电弧焊条件下获得焊接区图像的光谱传感方法，该方法能够使电弧光谱中各组分的光强在可见光范围内得到调整和控制，从而使熔池图像质量明显提高, 如图3.7所示。在连续光谱选取取像窗口,利用熔池液态金属表面对电弧光的镜面反射及未熔化的和已凝固的工件表面对电弧光的漫反射获取熔池图像，提高熔池图像的对比度。获取熔池正面图像时，开发了由窄带滤光片和中性滤光片组成的复合滤光系统抑制并充分利用弧光。同时开发了一套熔池同时同幅图像传感系统，它通过两条独立的光路将同时刻的熔池正反面的图像聚焦于摄像机的CCD靶面，如图3.8所示。

图3.6 GTAW同轴熔池检测方法

图3.7光谱传感方法

图3.8 熔池正反面图像同时同幅传感系统

3.3.3主动式三维视觉传感技术

相对于二维信息而言，焊接区的三维信息在表现焊接熔池形状、焊缝成形方面更具有优势。为了获取熔池表面的三维信息,有人设计了一套由强脉冲激光栅格状多结构光条纹和高速电子快门摄像机组成的熔池视觉检测系统，摄像机的电子快门与激光脉冲同步，检测正面熔池的下塌量,如图3.9所示。在摄像机成像光路系统中加了与激光波长相匹配的窄带滤光片，有效地抑制了弧光的干扰，进一步提高了图像的信噪比，获得了非常清晰的TIG焊熔池表面反射图像。采用一定的图像处理算法可以提取结构光条纹的栅格框架和轮廓，进而可以计算出熔池正面的高度，建立了正面焊缝平均下塌量与反面熔宽之间关系的数学模型。

图3.9结构光视觉传感

焊接智能化、机器人化是焊接技术必然的发展趋势，但是焊接过程控制的关键是信息传感。焊接过程传感信息包括光学、声学、力学、电磁学等，视觉传感技术以其特点成为将来最有发展前景的传感技术之一。弧焊机器人中的视觉传感技术，将随着相关技术的发展，进一步推动焊接智能化技术发展。

4.机器视觉在农业机器人中的应用

农业机器人是 21世纪研究进展最快的机器人。我国作为农业大国,水果和蔬菜在人类的生活中占有很重要的地位,种植面积和产量逐年提高。目前中国果树总面积为 993.3万hm2,占世界果树总面积的 20.39%,居世界第一位。而农产品的采摘是一项劳动强度大、消耗时间长,具有一定危险的作业,所以,对农业采摘机器人的研究就显得非常迫切。由于农业机器人作业对象是有机生物体,且不同地域有不同的自然气候、地形、地貌以及不同的种植制度,所以其应用的难度非常之大。尤其针对如此错综复杂的外部环境和形状各异的作业对象,即使是在同一种农业作业,其作业对象也是千差万别,这样一来,采用带视觉技术的农业采摘机器人将不失为一个非常理想的选择。

根据机器人视觉技术的不同层次,其在农业机器人中的应用也有所不同。一维成像视觉技术只是通过视觉传感器对作业对象的某一个特征值进行检测,如光的强度、作业对象的颜色等。一维成像的视觉技术由于简单、易于实现,因而在刚开始时得到了较多的应用。但是由于一维成像技术反馈回来的信息量少,不太全面,因此限制了它的应用范围。所以,应用越来越多的是二维成像的视觉技术。二维成像视觉技术是由不同位置的两台或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景,通过计算空间点在两幅图像中的视差,获得该点的三维坐标值。在人类获取信息的感观中,视觉所得到的信息量是最大的。依靠两只眼睛,我们可以感觉到景物的深度,而不是两张图片的简单重叠。这样的二目视觉技术如果能够应用到计

算机视觉中,将给农产品的采摘带来非常大的便利。20世纪 80年代,美国麻省理工学院人工智能实验室的 Marr提出了一种视觉计算理论并应用在双睛匹配上,使两张有视差的平面图产生在深度的立体图形,奠定了双目立体视觉发展理论基础。相比其他类的体视方法,如透镜板三维成像、投影式三维显示、全息照相术等,双目本视直接模拟人类双眼处理景物的方式,可靠简便,在许多领域均极具应用价值,这种技术已经得到初步的应用。在二维成像的视觉技术中,常用的视觉传感器有光电二极管组、光导摄像机和固体半导体摄像机。二维成像的视觉技术在农业采摘机器人中主要用于对作业对象的形状、位置等的识别。在果实采摘机器人中,通过二维成像的视觉技术就可以对看到的图像进行分析处理,由图像轮廓的形状判断出果实所在的位置,同时对其成熟度 (如颜色)进行检测,由此决定是否采摘以及如何对果实进行采摘。Grass等人研究的机器人具有独立的可伸缩性,安装在一个公共平台上,由液压系统支持。每一个机械臂末端安装了一个带广交镜的小摄像机,由于从不同的视点进行获取图像,因此,用立体匹配算法计算水果的具体位置,将 RGB图像阀值化为二值图像,经过平滑处理和边界检测后,估算中心位置,结果表明有 86%的检出率和 5%的误识率。郑小东等以番茄的形心为匹配基元进行双目视觉的研究,通过模板匹配实现番茄图像轮廓信息的补全和修复,然后根据轮廓特征求的形心,当两个摄像机都能拍摄到完整轮廓时,可以确定番茄的空间位置。但该算法对图像的噪声很敏感,影响了精度。在对果树修枝的机器人中,采用视觉传感器对果树的枝干进行二维成像,通过图像识别确认果树各个枝干的生长情况,将其在计算机中与果树修枝的标准要求对比,由此来决定如何修整果树,并通过视觉传感器反馈机器人手臂的动作,从而引导机器人用手部的剪刀将无用的枝条剪掉。

随着科技的发展,人们的要求也越来越高。为了更加全面地掌握作业对象的信息,三维成像的视觉技术也开始进入了人类的研究范围。三维成像视觉技术主要是以二维成像视觉技术为基础,通过用不同角度的视觉传感器对作业对象进行二维成像,数据送入计算机后再进行分析处理,最终合成作业对象在空间的三维图像,其原理与我们人的眼睛类似。机器人根据此图像即可决定对作业对象的不同操作。在将采摘、检测、分级合为一体的农业机器人中,通过三维成像的视觉技术,机器人首先就可以判断并确定果实所在的位置、果实的空间形状,并检测出果实的大小、成熟度等,然后根据分级的标准将果实放入不同的箱内。更加智能的三维成像视觉技术将自动引导机器人在果园内行走,搜索、发现并识别目标,然后对成熟的果实进行采摘、自动分级,最后再进行自动包装。如果机器人的控制软件开发得足够丰富的话,则带有三维成像视觉技术的机器人将是一个全能机器人,它不仅能完成果实的检测、采摘、分级和包装,而且还能对果树进行修整、施肥等,完成对果树的日常维护。随着三维成像视

觉技术的日益成熟,农业机器人将会走向一个更加辉煌的时代。

参考文献：

[1]（日）日本机器人学会编，宗光华，程君实等译. 机器人技术手册[M]. 科学出版社2008-1-1

[2] 李来平. 弧焊机器人视觉技术[J].现代焊接, 2007,8

[3]吕宏明,姬长英. 视觉技术在农业采摘机器人中的应用及发展[J].江西农业学报. 2008，20（2）：79~80.

[4] 鲍官军,荀一,戚利勇,杨庆华,高峰.机器视觉在黄瓜采摘机器人中的应用研究[J].浙江工业大学学

报.2010-2,38(1)

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.sodocs.net/doc/0b3263145.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.sodocs.net/doc/0b3263145.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