草莓采摘位置机器视觉与激光辅助定位方法

基于机器视觉的工业机器人定位系统

基于机器视觉的工业机器人定位系统 基于机器视觉的工业机器人定位系统 类别：传感与控制 摘要：建立了一个主动机器视觉定位系统,用于工业机器人对零件工位的精确定位。采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法,该方法经过阈值和形状判据,识别出物体特征。经实验验证,该方法能够快速准确地得到物体的边界和质心,进行数据识别和计算,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差,满足工业机器人自定位的要求。 1.引言目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。Hagger 等人提出通过基于机器人末端与目标物体之间的误差进行视觉反馈的方法；Mezouar 等人提出通过图像空间的路径规划和基于图像的控制方法。国内这方面主要应用于焊接机器人对焊缝的跟踪。本文利用基于位置的视觉伺服思想，以六自由度垂直关节型喷涂机器人为载体，提出一种基于机器视觉的工业机器人自定位控制方法，解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了喷涂机器人的定位精度。 2.视觉定位系统的组成机器人视觉定位系统构成如图 1 所示，在关节型机器人末端安装喷涂工具、单个摄像机，使工件能完全出现在摄像机的图像中。系统包括摄像机系统和控制系统：（1）摄像机系统：由单个摄像机和计算机（包括图像采集卡）组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法；（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置；经 CCD 摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过本文使用的图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。 图1 喷涂机器人视觉定位系统组成 3.视觉定位系统工作原理 3.1 视觉定位系统的工作原理使用 CCD 摄像机和1394 系列采集卡，将视频信号输入计算机，并对其快速处理。首先选取被跟踪物体的局部图像，该步骤相当于离线学习的过程，在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物。学习结束后，图像卡不停地采集图像，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。工作流程如图2 所示。图 2 视觉定位系统软件流程图 3.2 基于区域的匹配本文采用的就是基于区域的相关匹配方法。它是把一幅图像中的某一点的灰度领域作为模板，在另一幅图像中搜索具有相同（或相似）灰度值分布的对应点领域，从而实现两幅图像的匹配。在基于区域相关的算法中，要匹配的元素是固定尺寸的图像窗口，相似准则是两幅图像中窗口间的相关性度量。当搜索区域中的元素使相似性准则最大化时，则认为元素是匹配的。定义P (i, j) P 是模板图像中一点，取以P (i, j) P 为中心的某一邻域作为相关窗口K ，大小为(2w +1)，假设K 在原始图中，水

基于单片机的简易计算器设计

目录 引言 (1) 第一章设计原理及要求 (2) 1.1设计方案的确定 (2) 1.2系统的设计方案 (2) 1.3系统的设计要求 (2) 第二章硬件模块设计 (4) 2.1单片机AT89C51 (4) 2.1.1 AT89C51芯片的特点 (5) 2.1.2 管脚说明 (5) 2.1.3 振荡器特性 (7) 2.1.4 芯片擦除 (7) 2.2键盘控制模块 (7) 2.2.1 矩阵键盘的工作原理 (8) 2.2.2 键盘电路主要器件介绍 (8) 2.3LCD显示模块 (10) 2.3.1 显示电路 (11) 2.3.2 LCD1602主要技术参数 (11) 2.3.3 引脚功能说明 (11) 2.4运算模块（单片机控制） (12) 第三章软件设计 (14) 3.1功能介绍 (14) 3.2系统流程图 (14) 3.3程序 (16) 第四章系统调试 (17) 4.1软件介绍 (17) 4.1.1 Keil uVision2仿真软件简介 (17) 4.1.2 protues简介 (17)

4.2软件调试 (18) 4.2.1 软件分析及常见故障 (18) 4.2.2 仿真结果演示 (20) 4.3硬件调试 (21) 结束语 (23) 参考文献 (24) 附录 (25) 致谢 (36)

引言 计算工具最早诞生于中国，中国古代最早采用的一种计算工具叫筹策，也被叫做算筹。这种算筹多用竹子制成，也有用木头，兽骨充当材料的，约二百七十枚一束，放在布袋里可随身携带。另外直到今天仍在使用的珠算盘，是中国古代计算工具领域中的另一项发明，明代时的珠算盘已经与现代的珠算盘几乎相同。 17世纪初，西方国家的计算工具有了较大的发展，英国数学家纳皮尔发明的“纳皮尔算筹”，英国牧师奥却德发明了圆柱型对数计算尺，这种计算尺不仅能做加、减、乘、除、乘方和开方运算，甚至可以计算三角函数、指数函数和对数函数。这些计算工具不仅带动了计算器的发展，也为现代计算器发展奠定了良好的基础，成为现代社会应用广泛的计算工具。1642年，年仅19岁的法国伟大科学家帕斯卡引用算盘的原理，发明了第一部机械式计算器，在他的计算器中有一些互相联锁的齿轮，一个转过十位的齿轮会使另一个齿轮转过一位，人们可以像拨电话号码盘那样，把数字拨进去，计算结果就会出现在另一个窗口中，但是它只能做加减运算。1694年，莱布尼兹在德国将其改进成可以进行乘除的计算。此后，一直到20世纪50年代末才有电子计算器的出现。

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，

机器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

《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。

单片机设计简易计算器

简易计算器 Simply Calculator 1 设计思想 此计算器有键盘部分、单片机、显示部分三部分组成，键盘部分主要完成输入功能；单片机主要完成数据处理功能，包括确定按键，完成运算，以及输出数据；显示器部分主要完成单片机输出的显示。 本设计的思路是利用单片机性能好，稳定性强的优点来实现系统的运行。设计大致可以分为三个步骤：第一步，硬件的选取和设计；第二步，程序的设计和调试；第三步，Protues 系统仿真。 硬件是设计的骨骼，不仅关系到设计总体方向的确定，还要综合考虑节能，环保，以及稳定性和经济性等各种因素。因此需要花费大量的时间。硬件的选取最为重要，包括选用的芯片，显示设备的选取，输入设备的选取等。本设计是通过单片机来实现的，因此选用了ATMEGA16单片机作为主体，输入设备选用矩阵键盘。程序是硬件的灵魂，是实现设计的中心环节。本设计使用的程序语言是C语言，在“ICC AVR”中运行，调试，直到运行出正确结果，然后输出后缀名为.HEX格式的文件，以备在Protues中仿真使用。程序是设计的关键，程序的调试需要大量的时间，耐心，还够要有足的细心才能成功。本设计中就出现了大量的错误，经过认真修改，最终才能运行出正确结果。最后的系统仿真是设计是否成功的验证，是设计不可缺少的重要环节。这就要求能掌握Protues的一些基本操作。2原理分析 矩阵键盘的扫描 —

》 图矩阵键盘图 如图所示，单片机的8个I/O口和矩阵键盘相连，用8个I/O口来控制矩阵键盘的16个按键是非常有意思的，首先我们设置单片机的PD0—PD7为输出，且PD0—PD3依次设置为低电平，而PD4—PD7设置为高电平，然后我们设置PD4—PD7为输入，而PD0—PD3仍然为输出，假如此时M1键按下，则PD0与PD4相连，因为PD0是低电平，而PD4是输入，所以PD4会被拉为低电平，同理，如果M2被按下，则PD5会被拉低，M3按下，PD6会被拉低，M4按下，PD7被拉低。这是判断有无键盘按下的过程，当我们判断是那一个键盘按下时，我们首先设置8个I/O口为输出，输出为FE,即，PD0为低电平，其他全为高电平，然后我们设置PD4—PD7为输入，如果M1被按下，则PD4会比被拉为低电平，此时会变成EE,同理可以知道M2被按下时会变为DE,M3被按下时会变为BE,M4被按下时会变为7E。同理我们可以设置8个I/O口输出FD来检测M5—M8是否被按下，设置8个I/O口输出FC来来检测M9—M12,设置8个I/O口输出F7来检测M13—M16,如果M1—M4没有被按下，就继续检测M4—M8,一次类推，就可以检测出16个按键了。在这次设计中，16个按键M1—M16所对应检测值分别为：EE，DE，BE，7E，ED，DD，BD，7D，EB，DB，BB，7B，E7，D7，B7，77。 数字显示与计算 本次设计选用的显示器是1602液晶显示器，此液晶显示器能显示32个字符，VSS接地,VDD接电源正极，E为时使能信号，R/W为读写选择端（H/L），RS为数据/命令选择端（H/L）,D0—D7为数据I/O口。 首先我们初始化液晶显示器，然后显示出第一个被按下的数，并且使光标右移，如果有第二个数按下，则据继续显示，以此类推，然后把所有显示出来的数换算成一个数，如果按下“+”号，则显示出“+”，并且同理显示出“+”号后面按下的数字，然后调用加子程序，运算出结果，如果按下的是“-”,则调用减子程序，如果按下“*”，则调用乘子程序，如果按下“/”，则调用除子程序。然后再调用显示结果子程序，显示出结果。 《

机器视觉在自动化生产中的应用

机器视觉在自动化生产中的应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 一、图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 二、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外，其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 三、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 四、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 五、物体分拣应用 实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

机器视觉定位技术应用

机器视觉技术应用--视觉定位系统 （编辑：李军单位：无锡创视新科技有限公司） 当前，工业产品种类繁多，在工业产品的生产过程中，都可能涉及到自动定位。如自动化生产线中要求对各零件快速、准确的安装到位。但目前还有部分加工厂还都采用传统的人工定位方法，此方法存在以下缺点： （1）长时间定位单一产品，检测工人眼睛容易疲劳，并且容易受情绪的影响，定位结果难以保证； （2）每个工人对同种被定位准确性的判断标准有轻微的浮动，定位标准不一致，因此很难保证高质量的产品； （3）人工定位的速度相对很慢，定位准确一个产品就需要很长时间，人工定位无法满足高速生产线的在线定位需求。 随着科技的发展，市场及用户对产品的精密程度和质量的要求越来越高，传统的定位方法已经不能满足用户的需求，因此，行业便相继引进机器视觉技术。 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，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。 机器视觉技术具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出。此功能多用于全自动装配和生产，譬如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂，多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）。 基于机器视觉的视觉定位技术得到了广大加工厂商的普遍关注，全自动视觉定位方法不但克服了传统人工定位方法的缺点，同时也发挥了自己快速准确的优点：（1）定位精度高，定位结果可靠、稳定； （2）定位速度快，并且可以长时间工作，可以达到24小时全天运行。 在视觉定位检测系统中，能够准确识别产品的方向和位置是系统的核心。定位检测可分为两个步骤，一是制作标准模板，二是搜索。视觉定位系统采用先进的图像视觉检测技术，实现对高速运动的工业产品进行实时全面的视觉定位分析。当系统配备一台高性能彩

简单计算器的设计与实现

C/C++程序设计课程设计设计说明书 简单计算器的设计与实现 学生姓名 学号 班级 成绩 指导老师 计算机科学与技术系 2010年11月22日

C/C++程序设计课程设计评阅书

课程设计任务书 2010—2011学年第一学期 专业：计算机科学与技术学号：姓名： 课程设计名称： C/C++程序设计课程设计 设计题目：简单计算器的设计与实现 完成期限：自2010 年 11月 15 日至 2010 年 11 月 26 日共2 周 设计内容及要求： 要求用C/C++语言设计一个简易的计算器程序，对输入的数据进行加、减、乘、除、开平方等操作。 设计要求及功能如下： 1.阐述设计思想，画出流程图； 2.实现功能： （1）对输入的数据进行加法运算； （2）对输入的数据进行减法运算； （3）对输入的数据进行乘法运算； （4）对输入的数据进行除法运算； （5）对输入的数据进行开平方根运算。 最终设计成果形式为： 1.编写好的程序； 2.撰写课程设计说明书一份，打印并装订成册。 指导教师（签字）：教研室主任（签字）： 批准日期：年月日

摘要 设计了一个简单的计算器程序，该计算器具有简单的四则混合运算以及复杂的数学表达式的功能。该计算器采用VC++作为软件开发环境，采用算数表达式处理算法来实现加、减。乘、除四则混合运算。操作简单，界面清晰，易于用户使用，容易被他们所接受的。 关键词：计算器；VC++；数学表达式

目录 1课题描述 (1) 2问题分析和任务制定 (2) 3详细设计 (3) 3．1头文件设计 (3) 3．2简单计算器的设计与实现函数设计 (3) 4 程序调试与测试 (8) 4．1主界面测试 (8) 4.2基本功能的测试 (8) 5结果分析 (12) 总结 (13) 参考文献 (14)

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

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学 院系：河北工业大学机械工程学院 班级：机研155班 姓名：翟云飞 学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势 近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之，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。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。

简易计算器设计说明书

摘要 单片机的出现是计算机制造技术高速发展的产物，它是嵌入式控制系统的核心。如今，它已广泛的应用到我们生活的各个领域，电子、科技、通信、汽车、工业等。计算器的出现给我们的生活带来了巨大的便利，计算器在我们的生活中随处可见，也是我们日常生活中不可缺少的工具。本设计是基于51系列单片机来进行的数字计算器系统设计，可以完成计算器的键盘输入，进行加、减、乘、除简单的基本四则运算，并在LCD上显示相应的结果。设计电路采用AT89C51单片机为主要控制电路，利用按键作为计算器的键盘的输入。显示采用字符LCD 静态显示。软件方面使用C语言编程，并用PROTUES仿真。 单片微型计算机简称单片机。它是在一块芯片上集成中央处理器（CPU）、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、定时/计数器及I/O接口电路等部件，构成一个完整的微型计算机。它的特点是：高性能，高速度，体积小，价格低廉，稳定可靠，应用广泛。单片机比专用处理器最适合应用于嵌入式系统，因此它得到了最多的应用。本文介绍了单片机的产生发展、功能特点、应用开发等内容。 【关键词】简单计算器单片机 LCD 应用发展

背景 近年来，单片机以其体积小、价格廉、面向控制等独特优点，在各种工业控制、仪器仪表、设备、产品的自动化、智能化方面获得了广泛的应用。与此同时，单片机应用系统的可靠性成为人们越来越关注的重要课题。影响可靠性的因素是多方面的，如构成系统的元器件本身的可靠性、系统本身各部分之间的相互耦合因素等。其中系统的抗干扰性能是系统可靠性的重要指标。 本设计采用80c51 芯片，实现了利用单片机进行了一个简单计算器设计。允许对输入数据进行加减乘除运算及LCD 显示．如果设计对象是更为复杂的计算器系统，其实际原理与方法与本设计基本相同。LCD液晶显示器是Liquid Crystal Display 的简称，LCD 的构造是在两片平行的玻璃基板当中放置液晶盒，下基板玻璃上设置TFT（薄膜晶体管），上基板玻璃上设置彩色滤光片，通过TFT上的信号与电压改变来控制液晶分子的转动方向，从而达到控制每个像素点偏振光出射与否而达到显示目的。 现在LCD已经替代CRT成为主流，价格也已经下降了很多，并已充分的普及。故采用LCD．设计的关键所在，必须非常熟悉单片机的原理与结构，同时还要对整个设计流程有很好的把握，将单片机和其他模块完整的衔接。本设计是基于51系列单片机来进行的数字计算器系统设计，可以完成计算器的键盘输入，进行加、减、乘、除基本四则运算，并在LCD上显示相应的结果；设计电路采用AT89C51单片机为主要控制电路，显示采用字符LCD静态显示；软件方面使用C 语言编程，并用PROTUES仿真i。

机器视觉测量技术1.

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

机器视觉在医疗器械行业的运用

机器视觉在医疗器械行业的应用 摘要一次性注射针的外观缺陷是影响产品质量的主要因素。为了实现对注射针的外观缺陷检测自动化，本文研究了用西门子机器视觉[1]技术结合西门子自动化[2]设备在线检测注射针的外观缺陷并自动剔除不合格产品的方法。在实际生产过程的运用中，注射针检测系统得到了多家医疗器械厂商的好评。 关键词一次性注射针缺陷检测西门子机器视觉自动化 Abstract The defect on the appearance of the one-off injector pin is the main influencing factor to it’s quality. To realize defect inspection automatically for the defect on the appearance of the one-off injector pin, some defect inspecting methods for the one-off injector pin by SIMATIC machine vision combine with SIMATIC automatic equipment are studied in this article. In actual project, the equipment of Hang zhou Huafeng automatic company that inspects the appearance of the one-off injector pin obtained good effect from many medical instrument manufacturers. Key Words one-off injector pin, defect inspection, SIMATIC machine vision, automation 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

基于51单片机的计算器设计说明

目录 第一章引言 (3) 1.1 简述简易计算器 (3) 1.2 本设计主要任务 (3) 1.3 系统主要功能 (4) 第二章系统主要硬件电路设计 (4) 2.1 系统的硬件构成及功能 (4) 2.2 键盘电路设计 (5) 2.3 显示电路设计 (6) 第三章系统软件设计 (7) 3.1 计算器的软件规划 (7) 3.2 键盘扫描的程序设计 (7) 3.3 显示模块的程序设计 (8) 3.4 主程序的设计 (9) 3.5 软件的可靠性设计 (9) 第四章调试 (9) 第五章结束语 (10) 参考文献 (11) 附录源程序 (11)

第一章引言 1.1 简述简易计算器 近几年单片机技术的发展很快，其中电子产品的更新速度迅猛。计算器是日常生活中比较的常见的电子产品之一。如何才能使计算器技术更加的成熟，充分利用已有的软件和硬件条件，设计出更出色的计算器呢? 本设计是以AT89S52单片机为核心的计算器模拟系统设计，输入采用4×6矩阵键盘，可以进行加、减、乘、除9位带符号数字运算，并在LCD1602上显示操作过程。 科技的进步告别了以前复杂的模拟电路，一块几厘米平方的单片机可以省去很多繁琐的电路。现在应用较广泛的是科学计算器，与我们日常所用的简单计算器有较大差别，除了能进行加减乘除，科学计算器还可以进行正数的四则运算和乘方、开方运算，具有指数、对数、三角函数、反三角函数及存储等计算功能。计算器的未来是小型化和轻便化,现在市面上出现的使用太阳能电池的计算器, 使用ASIC设计的计算器,如使用纯软件实现的计算器等，未来的智能化计算器将是我们的发展方向，更希望成为应用广泛的计算工具。 1.2 本设计主要任务 以下是初步设定的矩阵键盘简易计算器的功能： 1.扩展4*6键盘，其中10个数字，5个功能键，1个清零 2.强化对于电路的焊接 3.使用五位数码管接口电路 4. 完成十进制的四则运算（加、减、乘、除）； 5. 实现结果低于五位的连续运算； 6. 使用keil 软件编写程序，使用汇编语言； 7. 最后用ptoteus模拟仿真; 8.学会对电路的调试

60个常用穴位的定位、主治、操作手法及注意事项

60个常用穴位定位、主治、操作 1．尺泽合穴 定位：在肘横纹中，肱二头肌腱桡侧凹陷处。 主治：咳嗽，气喘，咳血，小儿惊风，急性吐泻，肘臂挛痛。 操作：直刺0.8～1.2寸，或点刺出血。 2．列缺络穴；八脉交会穴（通于任脉） 定位：桡骨茎突上方，腕横纹上1.5寸,当肱桡肌与拇长展肌腱之间。（简便取穴双手虎口交叉，食指指尖所指处） 主治：头痛，项强，咳嗽，气喘，咽喉肿痛，口眼歪斜，牙痛。操作：向上斜刺正0.5～0.8寸。 3．少商井穴 定位：拇指桡侧指甲根角旁约0.1寸。主治：咽喉肿痛，高热,昏迷，癫狂，鼻衄。操作：浅刺0.1寸，或点刺出血。 4．商阳井穴 定位:示指末节桡侧,指甲根角旁0.1寸。 主治：齿痛，咽喉肿痛及五官疾患，热病、昏迷。 操作：浅刺0.1寸，或点刺出血。 5．合谷原穴 定位：在手背，第1、2掌骨间，当第2掌骨桡侧的中点处。（半握拳取穴）主治：头痛，齿痛，目赤肿痛，口眼歪斜，耳聋，经闭，滞产，无，发热恶寒，无汗，多汗。 操作：直刺0.5～1寸。 6．手三里 定位：在阳溪穴与曲池穴连线上，肘横纹下2寸处。 主治：肘臂无力，上肢不遂，腹痛，腹泻，腹胀，齿痛，颊肿。操作：直刺 0.8～1.2寸。 7．曲池合穴 定位：屈肘成直角，在肘横纹外侧端与肱骨外上髁连线中点。 主治：手臂痹痛，半身不遂，瘾疹，热病，癫狂，腹痛，吐泻，高血压，咽喉肿痛，齿痛。操作：直刺0.5～1寸。 8．肩髃 定位：肩峰端下缘，当肩峰与肱骨大结节之间，三角肌上部中央。臂外展或平举时，肩部出现两个凹陷，当肩峰前下方凹陷处。主治：肩臂挛痛，上肢不遂，瘰疬。操作：直刺或向下斜刺0.8～1.5寸。 9．迎香 定位：在鼻翼外缘中点旁开约0.5寸，当鼻唇沟中。（微笑当鼻辰沟中正中央，略向上刺）主治：鼻塞，口歪，鼻衄，胆道蛔虫。操作：略向内上方刺或平刺0.3～0.5寸。 10．四白 定位：目正视，瞳孔直下，当眶下孔凹陷处。主治：目赤痛痒，目翳，眼睑润动，头痛，眩晕，口眼歪斜，面肌痉挛。操作：直刺0.3～0.5寸。 11．地仓 定位：口角旁约0.4寸，上直对瞳孔 主治：口眼歪斜，齿痛，流涎，三叉神经痛。 操作：斜刺或平刺0.5～0.8寸。

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