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机器人的视觉选择交互系统的设计与实践

机器人的视觉选择交互系统的设计与实践
机器人的视觉选择交互系统的设计与实践

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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

从人体解剖学分析机器人的人机交互及控制系统

1.从人体解剖学分析机器人的人机交互及控制系统 ?目标:人体解剖学(神经系统)构件→结合机器人技术构件→机器人控制系统架构构件→人机交互界面的系统架构(硬件领域) 1.1.神经系统(nervous system) 神经细胞(神经元)是神经系统的响应细胞,神经系统通过电化学信号来处理和传送信息。运动神经细胞能接收从大脑和骨髓神经传来的信号,并控制肌肉的收缩。i 1.1.1.神经系统的分布 神经系统分为中枢部和周围部。 中枢部即中枢神经系统(CNS,central nervous system),包括脑和脊髓,它们分别位于颅腔和椎管内。 周围部又称周围神经系统(PNS,peripheral nervous system),包括脑神经、脊神经和内脏神经,周围神经一端同脑或脊髓相连,另一端通过各种末梢装置与神奇其他各器官、系统相联系。 根据分布对象的不同,将周围神经系统分为躯体神经和内脏神经。躯体神经分布于体表、骨骼肌、骨和关节;内脏神经分布于内脏、心血管、平滑肌和腺体。躯体神经和内脏神经在大脑皮质统一管辖与协调下,完成神经系统的各种功能。 1.1. 2.神经元的分类 神经系统的基本组织是神经组织(nervous tissue),神经组织主要由神经元和神经胶质做成。神经元(neuron)又称神经细胞(nerve cell),具有感受刺激和传导神经冲动的功能。神经胶质(neuroglia)又称神经胶质细胞(neuroglial cell),简称胶质细胞(glia或glia cell),无传导神经冲动的功能,而对神经元起支持、保护、分隔和营养等作用。 神经元基于功能及神经兴奋传导冲动方向分类如下: 感觉神经元(sensory neuron):又称传入神经元(afferent neuron),感受机器内、外环

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

带有视觉识别模块的分拣机器人

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

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

机器人视觉算法 参考答案

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

基于Kinect的机器人人机交互系统及方法与制作流程

图片简介: 本技术涉及一种基于Kinect的机器人人机交互系统及方法,系统包括Kinect信息采集模块、人机交互模块、姿态控制模块、语音控制模块、Kinect三维传感器、机器人控制箱和机器人;首先通过Kinect信息采集模块,将图像数据流和音频数据流传递给人机交互模块,通过人机交互模块的语音/文字提示引导用户选择不同的控制模式,进而调用不同的控制模块,实现对机器人的操控。本技术综合体感、声音、手势多种交互方式,可实现对机器人的运动控制,代替人工在非结构化场景中进行作业,提高机器人的作业能力和智能水平。 技术要求 1.一种基于Kinect的机器人人机交互系统,其特征在于,包括Kinect信息采集模块、人机交互模块、姿态控制模块、语音控制模块、Kinect三维传感器、机器人控制箱和机器人; Kinect信息采集模块利用Kinect三维传感器,获取图像数据流及语音数据流; 通过人机交互模块选择不同的控制模式,调用姿态控制模块或语音控制模块; 姿态控制模块基于图像数据,根据人体姿态控制机器人机械臂运动; 语音控制模块基于语音数据,实现语音指令的识别,控制机器人进行相应动作。 2.根据权利要求1所述的基于Kinect的机器人人机交互系统,其特征在于,人机交互模块提示用户选择控制模式,包括语音提示和文字提示。 3.一种基于权利要求1所述基于Kinect的机器人人机交互系统的人机交互方法,其特征在于,包括以下步骤: 利用Kinect三维传感器,获取图像数据流及语音数据流; 基于图像数据,根据人体姿态控制机器人机械臂运动; 基于语音数据处理结果,实现语音指令的识别,控制机器人进行相应动作; 通过人机交互模块的语音/文字提示选择不同的控制模式,调用不同的控制模块,实现人机交互。 4.根据权利要求3所述的基于Kinect的机器人人机交互方法,其特征在于,利用Kinect三维传感器,获取多种图像数据信息流及语音信息流,具体为:

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

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

机器人的组成系统

一.工业机器人组成系统 工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。主体即机座和执行机构,包括腰部、肩部、肘部和手腕部,其中手腕部有3个运动自由度。驱动系统包括动力装置和传动机构,用以使执行机构产生相应的动作。控制系统是按照输入的程序对驱动系统和执行机构发出指令信号,并进行控制。 工业机器人按执行机构运动的控制机能,又可分点位型和连续轨迹型。点位型只控制执行机构由一点到另一点的准确定位,适用于机床上下料、点焊和一般搬运、装卸等作业;连续轨迹型可控制执行机构按给定轨迹运动,适用于连续焊接和涂装等作业。 工业机器人按程序输入方式区分有编程输入型和示教输入型两类。编程输入型是将计算机上已编好的作业程序文件,通过RS232串口或者以太网等通信方式传送到机器人控制柜。 示教输入型的示教方法有两种:一种是由操作者用手动控制器(示教操纵盒),将指令信号传给驱动系统,使执行机构按要求的动作顺序和运动轨迹操演一遍;另一种是由操作者直接领动执行机构,按要求的动作顺序和运动轨迹操演一遍。在示教过程的同时,工作程序的信息即自动存入程序存储器中在机器人自动工作时,控制系统从程序存储器中检出相应信息,将指令信号传给驱动机构,使执行机构再现示教的各种动作。示教输入程序的工业机器人称为示教再现型工业机器人。 几个问题: (1)巨轮机器人JLRB20KG机器人是点位型还是连续轨迹型? (2)能不能编写一个简单程序,使机器人能够的末端能够走一个圆? (3)能不能控制机器人中每一个电机的输出功率或扭矩? (4)机器人每一个关节从驱动电机到执行机构的传递效率有没有? 二.工业机器人的主体 机器人本体由机座、腰部、大臂、小臂、手腕、末端执行器和驱动装置组成。共有六个自由度,依次为腰部回转、大臂俯仰、小臂俯仰、手腕回转、手腕俯仰、手腕侧摆。机器人采用电机驱动,电机分为步进电机或直流伺服电机。直流伺服电机能构成闭环控制、精度高、额定转速高、但价格较高,而步进电机驱动具有成本低、控制系统简单。 各部件组成和功能描述如下: (1)基座:基座是机器人的基础部分,起支撑作用。整个执行机构和驱动装置都安装在基座。 (2)腰部:腰部是机器人手臂的支撑部分,腰部回转部件包括腰部支架、回转轴、支架、谐波减速器、制动器和步进电机等。 (3)大臂:大臂和传动部件 (4)小臂:小臂、减速齿轮箱、传动部件、传动轴等,在小臂前端固定驱动手腕三个运

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.wendangku.net/doc/8210515057.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。

机器人视觉伺服技术发展概况综述

机器人视觉伺服技术发展概况综述 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、强耦合的复杂系统,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。 本文对机器人视觉伺服技术进行了综述,介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类,重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括,并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。 机器人视觉伺服系统 视觉伺服的定义: 人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的,千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器,这种智能机器首先具有人眼的功能,可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理,因而能够轻易的处理许多视觉问题,可是视觉认知作为一个过程,人类却知道的很少,从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现,具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来,逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉,美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是: “机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

工业机器人视觉检测

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

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

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

机器人技术及其视觉论文.

课程名称: 机器人技术及视觉学院: 机电工程学院专业: 仪器仪表工程姓名: ** 学号:

0.引言 近年来,随着科学技术的发展,机器人的应用日趋广泛,联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义:“一种可编程和多功能的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统。”而移动机器人作为机器人学中的一个重要分支,是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。 移动机器人融合运动控制与执行、动态决分析、感知环境等功能于一体。移动机器人是机电一体化技术与产品的典型代表,其涵盖了机械设计技术、电子技术、计算机技术、传感器技术、信息处理及自动化控制工程等多项技术,在科学技术领域较为活跃。由于科研人员对机器人的研究越来越深入,机器人的各项指标和要求逐步实现,其应用范围也愈加广泛,普遍应用于工、农、医、服务等民用领域,而且在防恐防暴、军事和外空探测等领域也到达不可替代的作用。 移动机器人可以在条件复杂的环境中工作,具有自主能力的机器人,集中了机械、电子。计算机等技术。机器人学是一门学科交叉的综合性学科,机器人技术在工业领域显得尤为重要,可以说现代的工业发展离不开机器人技术。基本的机器人由执行机构、控制系统、驱动装置、检测装置等四个主要的模块组成。 移动机器人在工业、农业、医疗、军事、服务等领域的价值不言而喻,而在外太空探测、海洋资源开发、核能开发等领域的应用前景极为明朗。机器人按应用的场合和性质不同主要分为民用机器人、工业机器人、军事机器人和探索机器人等四类。 2014年巴西世界杯,对于治安混乱的里约热内卢来说,赛事安全成为一大隐患。为了应对安保挑战,巴西政府一次性采购了30台iRobot公司生产的小型军用机器人Packbot(图1)用于安保工作。而在此之前,该军用机器人已在各地大批的服役,在爆炸物探测与清除、危险物质侦测、放射性和核侦查及危险物品处置等方面表现异常出色,拯救无数生命。 移动机器人的应用十分广泛,极大地解放劳动力,创造了更大的价值,如工厂的流水线。移动机器人在外太空探测时也是极为重要的。美国和前苏联的外太空探测机器人技术水平很高,这两个国家多次对月球表面进行了探测,如美国的Apollo号登月飞船和前苏联的Lunokhod探测车都登上了月球,出色的完成探测

机器人视觉知识汇总

机器人视觉知识汇总 到如今,中国已经成为世界机器视觉发展最为活跃地区,应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象等国民经济各个行业。虽然机器视觉的成长速度非常快,但是还是有很多人对机器视觉并不了解,今天我们来了解下机器视觉。 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CMO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。 【机器视觉的优势】 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和速度。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: 【系统组成】 一个典型的机器视觉系统包括以下部分: 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光源照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳的效果。光源可分为可见光和不可见光,常见的几种可见光源有白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不稳定。所以如何使光能在一定的程度上保持稳定,是目前急需解决的问题;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。 照明系统按照照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向光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

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